[发明专利]一种基于SLWE概率估计模型的自适应区间编码方法及解码方法

权利要求书

1.一种基于SLWE概率估计模型的自适应区间编码方法，其特征是：

步骤一、统计信源的基本信息，所述基本信息包括：待编码数据长度BSIZE、符号最大值ma、符号最小值mi、符号种类数N，所述各符号的种类分别用索引0，…，N-1表示；

步骤二、初始化区间上界R_ini和区间下界L_ini，初始化各个符号占据的初始区间长度range[0],...,range[N-1]，以数组形式保存，初始化区间规格化时的临界阈值Range₀；

步骤三、根据读入字符计算累积区间长度：初始化原始累积区间长度Cumrange为0，根据当前待编码字符索引j，计算累积区间长度Cumrange；

步骤四、编码和区间规格化：根据当前待编码字符种类的索引对原始累积区间进行更新，当更新后的累积区间长度小于临界阈值Range₀时，或以字节为单位比较更新后的累积区间的上界和下界，当上界和下界的高位字节相等时，移出高位的字节作为输出码流，同时对区间进行规格化处理，对更新后的累计区间的上界和下界分别左移8位；并计算编码后区间和编码前区间的比值m；

步骤五、更新概率估计表；根据SLWE算法对各字符所在区间的大小进行更新，具体过程如下：

步骤五一、根据信源基本信息，设置最小概率p_min，并根据当前当前区间范围Range计算各字符所在区间的下限R_min＝Range·p_min，初始化学习因子λ，定义变量Sum_range＝0；

步骤五二、根据公式：

range[i]←max(range[i]·m·λ,R_min)

依次计算序号为i＝0,...,N-1且i≠j的字符所占累积区间的大小；

步骤五三、根据公式：

Sum_range=Σi=0i≠jN-1range[i]]]>

计算除了序号j的剩余字符所占区间的和；

步骤五四、根据公式：

range[j]←Range-Sum_range

更新序号j字符所占的区间；

步骤六、根据步骤三至五的方式，对所有待编码数据进行编码；当已编码字符数量等于待编码数据长度BSIZE时，则编码结束，并移出映射区间内所有的位。

2.一种基于SLWE概率估计模型的自适应区间解码方法，其特征是：

步骤A1、读取信源基本信息文件，得到原数据长度BSIZE、符号最大值ma、符号最小值mi和符号种类数N；

步骤A2、初始化区间上界R_ini和区间下界L_ini，初始化各个符号占据的初始区间长度range[0],...,range[N-1]，以数组形式保存，初始化区间规格化时的临界阈值Range₀；以字节为单位读取码流文件，得到初始标识符tag；

步骤A3、根据初始标识符tag和当前区间下界L以及各符号的区间长度进行解码，解码过程中得到当前符号的索引j；

步骤A4、根据当前符号的索引j更新原始区间，当更新后区间长度小于临界阈值Range₀时，或以字节为单位比较更新后的区间的上界和下界，当上界和下界的高位字节相等时，移出码流文件中高位的字节作为新的标识符，同时对区间进行规格化处理，对更新后的累计区间的上界和下界分别左移8位；并计算解码后区间和解码前区间的比值m；

步骤A5、更新概率估计表；根据SLWE算法对各字符所在区间大小进行更新，具体过程如下：

步骤A51、根据信源基本信息，设置最小概率p_min，并根据当前当前区间范围Range计算各字符所在区间的下限R_min＝Range·p_min，初始化学习因子λ，定义变量Sum_range＝0；

步骤A52、根据公式：

range[n]←max(range[n]·m·λ,R_min)

依次计算序号为n＝0,...,N-1，n≠j且i≠j的字符所占区间的大小；

步骤A53、根据公式：

Sum_range=Σn=0i≠jN-1range[n]]]>

计算除了序号j的剩余字符所占区间的和；

步骤A54、根据公式：

range[j]＝Range-Sum_range

更新序号j字符所占的区间；

步骤A6、根据步骤A3至A5的方式，对所有待解码数据进行解码；当已解码字符数量等于原数据长度BSIZE时，则解码结束。