[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

摘要

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，涉及利用随机学习弱估计理论(SLWE)进行信源概率估计的自适应区间编码及解码技术。它是为了解决现有的区间编码在信源特性不断改变的环境下编码性能降低的问题。本发明主要有两点创新一是在区间编码中利用SLWE的思想设计信源概率估计模型，并通过设置区间的下限避免区间退化的情况发生，同时提高了编码效率；二是在整个编解码实现过程中用区间更新取代概率更新，避免了浮点相加运算的舍入影响。本发明实现的区间编码方法适合于信源特性非平稳环境下的编码，相比于传统的基于最大似然思想进行概率估计的区间编码方法，编码性能提升了2％到10％。

主权项

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Rini和区间下界Lini，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pmin，并根据当前当前区间范围Range计算各字符所在区间的下限Rmin＝Range·pmin，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,Rmin)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。