 6.1 平均错误概率和译码规则  6.2 平均错误概率与编码方法  6.3 联合𝜀典型序列  6.4 有噪信道编码定理  6.5 联合信源信道编码定理

 JPEG背景  基于DCT的顺序编码模式  基于DPCM的无损编码模式  基于DCT的渐进编码模式  基于DCT的分层编码模式

1.离散信道编码问题 2.信道译码 3.Fano不等式和信道编码逆定理 4.联合典型序列及信道编码定理

高效编码的主要方法是尽可能去除信源中的冗余成份 ,从而以最少的数码率传递最大的信息量。冗余度存在于像素间的相关性及像素值出现概率的不均等性之中,对于有记忆性信源来说首先要去除像素间的相关性,从而达到压缩数码率的目的。对于无记忆性信源来说,像素间没有相关性,可以利用像素灰度值出现概率的不均等性,采用 某种编码方法,也可以达到压缩数码率的目的。这种根据像素灰度值出现概率的分布特性而进行的压缩编码叫统计编码

3.1信源及其分类 3.2离散无记忆信源的等长编码 3.3离散无记忆信源的不等长编码 3.4最佳不等长编码

• 信息论中的有关概念：信息，信息量，信息熵，冗余度 • 统计编码 • 预测编码 • 变换编码 • 混合编码 • 静态图像压缩标准：

1. DPCM线性预测编码方法 (1) 差分预测编码的基本原理 (2) DPCM预测编码算法 (3) 三邻域预测法 2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 (2) 运动图像及补偿块的概念结构 (3) 运动补偿的块匹配算法 (4) 宏块的预测模型

1、有失真编码的目的 2、采用限失真编码的原因 3、失真测度 4、信息率失真函数及其性质 5、限失真信源编码定理

1、译码规则对错误概率的影响 2、两种典型的译码规则 3、信道编码对平均差错率和信息率的影响 4、汉明距离 5、有噪信道编码定理（香农第二定理） 6、有噪信道编码逆定理 7、线性分组码

第一节失真度和平均失真度 第二节信息率失真函数及其性质 第三节二元信源和离散对称信源的R(D)函数 第四节保真度准则下的信源编码定理 第五节联合有失真信源信道编码定理 第六节有失真信源编码定理的实用意义