具体描述
数据压缩已经成为信息革命的一门支撑技术，这场革命已经改变了我们的生活，而在此过程中，数据压缩也变得几乎无处不在。从MP3播放器到智能手机，再到数字电视和数字电影，数据压缩几乎成了所有信息技术的必备要素。
近年来，以大数据为标志的互联网技术高歌猛进。数据规模大、产生速度快、来源多样等特性，导致数据存储和处理都前所未有地复杂。《数据压缩导论（第4版）》作为迄今为止数据压缩领域最全面而深入的著作，多年来一直被业内人士奉为权威，一版再版。
最新版本主要介绍了以下内容。
详细介绍了当代压缩技术的理论基础，并辅以应用示例来解释相关概念（本书配套网站datacompression.unl.edu提供相关应用的实现技术和算法）；
深度剖析无损和有损压缩、霍夫曼编码、算术编码、词典编码技术、基于上下文的压缩算法、标量和矢量编码等内容；
深入探讨了新兴标准和已经建立的标准，包括JPEG 2000、JPEG-LS、MPEG-2、 H.264、 JBIG 2、ADPCM、LPC、CELP、 MELP和 iLBC；
增加了范式霍夫曼编码以及更多有关二进制算法编码的内容。
作者简介
Khalid Sayood
美国内布拉斯加大学工程学教授，分别于1977年和1979年获得罗彻斯特大学电气工程学理学学士和理学硕士学位，并于1982年获得得克萨斯州农工大学电气工程学博士学位。他的主要研究方向包括数据压缩、信源信道联合编码和生物信息学。
目录信息
1.1 压缩技术 3
1.1.1 无损压缩 3
1.1.2 有损压缩 4
1.1.3 性能的测量 4
1.2 建模与编码 5
1.3 小结 8
1.4 项目与习题 8
第2章 无损压缩的数学预备知识 9
2.1 概述 9
2.2 信息论简介 9
2.3 模型 18
2.3.1 物理模型 18
2.3.2 概率模型 19
2.3.3 马尔可夫模型 19
2.3.4 复合信源模型 21
2.4 编码 22
2.4.1 独特可译码 22
2.4.2 前缀码 25
2.4.3 Kraft-McMillan不等式★ 25
2.5 算法信息论 28
2.6 最小描述长度原则 28
2.7 小结 29
2.8 项目与习题 30
第3章 霍夫曼编码 32
3.1 概述 32
3.2 霍夫曼编码算法 32
3.2.1 最小方差霍夫曼码 35
3.2.2 范式霍夫曼码 37
3.2.3 有限长度的霍夫曼码 39
3.2.4 霍夫曼码的最优性★ 41
3.2.5 霍夫曼码的长度★ 42
3.2.6 扩展霍夫曼码★ 44
3.2.7 霍夫曼码的实现 46
3.3 非二进制霍夫曼码★ 49
3.4 自适应霍夫曼编码 51
3.4.1 更新过程 52
3.4.2 编码过程 54
3.4.3 解码过程 56
3.5 Golomb码 57
3.6 Rice码 58
3.7 Tunstall码 60
3.8 霍夫曼编码的应用 62
3.8.1 无损图像压缩 62
3.8.2 文本压缩 63
3.8.3 音频压缩 64
3.9 小结 65
3.10 项目与习题 66
第4章 算术编码 68
4.1 概述 68
4.2 引言 68
4.3 为一个序列编码 69
4.3.1 生成标签 70
4.3.2 解读标签 75
4.4 生成二进制码 77
4.4.1 算术代码的独特性和效率 77
4.4.2 算法实现 80
4.4.3 整数实现 84
4.5 自适应算术编码 91
4.6 二进制算术编码 91
4.6.1 QM编码器 95
4.6.2 MQ编码器 95
4.6.3 M编码器 96
4.7 霍夫曼编码与算术编码的对比 97
4.8 应用 99
4.9 小结 99
4.10 项目与习题 100
第5章 词典方法 102
5.1 概述 102
5.2 引言 102
5.3 静态词典 103
5.4 自适应词典 105
5.4.1 LZ77方法 105
5.4.2 LZ78方法 109
5.5 应用 114
5.5.1 文件压缩——UNIX compress 115
5.5.2 图像压缩——图形交换格式 115
5.5.3 图像压缩——可移植网络图形 116
5.5.4 调制解调器中的压缩——V. 42 bis 117
5.6 超越压缩——Lempel-Ziv复杂度★ 118
5.7 小结 120
5.8 项目与习题 120
第6章 基于上下文的压缩 123
6.1 概述 123
6.2 引言 123
6.3 部分匹配预测 124
6.3.1 基本算法 124
6.3.2 转义符号 129
6.3.3 上下文的长度 130
6.3.4 排除原则 131
6.4 Burrows-Wheeler变换 131
6.5 Buyanovsky关联编码器（ACB） 135
6.6 动态马尔可夫压缩 136
6.7 小结 138
6.8 项目与习题 138
第7章 无损图像压缩 139
7.1 概述 139
7.2 引言 139
7.3 CALIC 141
7.4 JPEG-LS 144
7.5 使用条件平均值进行预测 146
7.6 多分辨率方法 147
7.7 传真编码 151
7.7.1 游程长度编码 151
7.7.2 CCITT第3组与第4组——建议T.4与T.6 152
7.7.3 JBIG 154
7.7.4 MH、MR、MMR和JBIG的对比 158
7.7.5 JBIG2-T.88 159
7.8 MRC-T.44 160
7.9 小结 162
7.10 项目与习题 162
第8章 有损编码的数学预备知识 164
8.1 概述 164
8.2 引言 164
8.3 失真度标准 166
8.3.1 人类视觉系统 168
8.3.2 听觉 169
8.4 信息论回顾★ 169
8.4.1 条件熵 170
8.4.2 平均互信息 171
8.4.3 微分熵 172
8.5 率失真理论★ 175
8.6 模型 181
8.6.1 概率模型 181
8.6.2 线性系统模型 183
8.6.3 物理模型 187
8.7 小结 187
8.8 项目与习题 188
第9章 标量量化 189
9.1 概述 189
9.2 引言 189
9.3 量化问题 189
9.4 均匀量化器 193
9.5 自适应量化 201
9.5.1 前向自适应量化 201
9.2.5 后向自适应量化 203
9.6 非均匀量化 208
9.6.1 pdf优化量化 209
9.6.2 压扩量化 212
9.7 熵编码量化 217
9.7.1 Lloyd-Max量化器输出的熵编码 217
9.7.2 熵约束量化★ 217
9.7.3 高速率最优量化★ 218
9.8 小结 221
9.9 项目与习题 221
第10章 矢量量化 223
10.1 概述 223
10.2 引言 223
10.3 矢量量化器相对于标量量化器的优势 225
10.4 Linde-Buzo-Gray算法 229
10.4.1 初始化LBG算法 233
10.4.2 空单元格问题 237
10.4.3 用LBG压缩图像 237
10.5 树状结构的矢量量化器 240
10.5.1 树状结构矢量量化器的设计 243
10.5.2 剪枝树状结构矢量量化器 244
10.6 结构化矢量量化器 244
10.6.1 金字塔矢量量化 245
10.6.2 极矢量量化器和球面矢量量化器 246
10.6.3 格型矢量量化器 246
10.7 矢量量化的变体 250
10.7.1 增益?形状矢量量化 250
10.7.2 去均值矢量量化器 250
10.7.3 分类矢量量化 251
10.7.4 多级矢量量化 251
10.7.5 自适应矢量量化 252
10.8 网格编码量化 253
10.9 小结 256
10.10 项目与习题 257
第11章 差分编码 259
11.1 概述 259
11.2 引言 259
11.3 基本算法 261
11.4 DPCM中的预测 264
11.5 自适应DPCM 268
11.5.1 DPCM中的自适应量化 269
11.5.2 DPCM中的自适应预测 269
11.6 增量调制 272
11.6.1 常因子自适应增量调制（CFDM） 273
11.6.2 连续可变斜率增量调制 274
11.7 语音编码 274
11.8 图像编码 277
11.9 小结 279
11.10 项目与习题 279
第12章 变换、子带与小波的数学预备知识 281
12.1 概述 281
12.2 引言 281
12.3 矢量空间 281
12.3.1 点积或内积 282
12.3.2 矢量空间 283
12.3.3 子空间 284
12.3.4 基 284
12.3.5 内积的正式定义 285
12.3.6 正交集与标准正交集 285
12.4 傅里叶级数 286
12.5 傅里叶变换 288
12.5.1 帕伐瓦尔定理 289
12.5.2 调制性质 290
12.5.3 卷积定理 290
12.6 线性系统 290
12.6.1 时不变 291
12.6.2 传递函数 291
12.6.3 冲激响应 292
12.6.4 滤波器 293
12.7 采样 295
12.7.1 理想采样——频域视角 295
12.7.2 理想采样——时域视角 296
12.8 离散傅里叶变换 298
12.9 Z变换 299
12.9.1 查表法 302
12.9.2 部分分式展开 302
12.9.3 长除 306
12.9.4 Z变换的性质 306
12.9.5 离散卷积 307
12.10 小结 308
12.11 项目与习题 308
第13章 变换编码 310
13.1 概述 310
13.2 引言 310
13.3 变换 313
13.4 所关心的变换 317
13.4.1 Karhunen-Loéve变换 317
13.4.2 离散余弦变换 318
13.4.3 离散正弦变换 320
13.4.4 离散Walsh-Hadamard变换 320
13.5 变换系数的量化与编码 321
13.6 在图像压缩中的应用——JPEG 327
13.6.1 变换 327
13.6.2 量化 328
13.6.3 编码 329
13.6.4 格式——JFIF 332
13.7 MDCT在音频压缩中的应用 334
13.8 小结 336
13.9 项目与习题 337
第14章 子带编码 339
14.1 概述 339
14.2 引言 339
14.3 滤波器 343
14.4 基本子带编码算法 348
14.4.1 分析 349
14.4.2 量化与编码 349
14.4.3 合成 350
14.5 滤波器组设计★ 350
14.5.1 降采样★ 351
14.5.2 升采样★ 353
14.6 使用两通道滤波器组的完美重构★ 354
14.6.1 两通道PR正交镜像滤波器★ 357
14.6.2 功率对称FIR滤波器★ 359
14.7 M频带正交镜像滤波器组★ 360
14.8 多相分解★ 362
14.9 比特分配 366
14.10 在语音编码中的应用G. 722 368
14.11 在音频编码中的应用——MPEG音频 369
14.12 在图像压缩中的应用 369
14.12.1 分解图像 371
14.12.2 对子带进行编码 373
14.13 小结 374
14.14 项目与习题 375
第15章 小波 377
15.1 概述 377
15.2 引言 377
15.3 小波 379
15.4 多分辨率分析和尺度函数 383
15.5 用滤波器实现 388
15.5.1 尺度变换与小波系数 390
15.5.2 小波族 392
15.6 双正交小波 394
15.7 提升 397
15.8 小结 400
15.9 项目与习题 401
第16章 基于小波的图像压缩 402
16.1 概述 402
16.2 引言 402
16.3 嵌入式零树编码器 404
16.4 多级树集合分裂 410
16.5 JPEG 2000 415
16.5.1 色彩分量变换 416
16.5.2 分片 417
16.5.3 小波变换 417
16.5.4 量化 418
16.5.5 第I层编码 419
16.5.6 第II层编码 425
16.5.7 JPEG 2000比特流 426
16.6 小结 430
16.7 项目与习题 430
第17章 音频编码 432
17.1 概述 432
17.2 引言 432
17.2.1 频谱屏蔽 433
17.2.2 时间屏蔽 434
17.2.3 心理声学模型 434
17.3 MPEG音频编码 435
17.3.1 第I层编码 435
17.3.2 第II层编码 437
17.3.3 第III编码——MP3 437
17.4 MPEG高级音频编码 440
17.4.1 MPEG-2 AAC 441
17.4.2 MPEG-4 AAC 444
17.5 Dolby AC-3（Dolby Digital） 445
17.6 其他标准 446
17.7 小结 447
第18章 分析/合成与合成分析方案 448
18.1 概述 448
18.2 引言 448
18.3 语音压缩 449
18.3.1 信道声码器 450
18.3.2 线性预测编码器（美国政府标准LPC-10） 451
18.3.3 码激励线性预测（CELP） 457
18.3.4 正弦编码器 459
18.3.5 混合激励线性预测（MELP） 461
18.4 宽带语音压缩ITU-T G.722.2 463
18.5 互联网应用的语音编码 464
18.5.1 iLBC 464
18.5.2 G.729 468
18.5.3 SILK 471
18.6 图像压缩 473
18.7 小结 478
18.8 项目与习题 479
第19章 视频压缩 480
19.1 概述 480
19.2 引言 480
19.3 运动补偿 481
19.4 视频信号表示 483
19.5 ITU-T建议书H.261 488
19.5.1 运动补偿 488
19.5.2 环路滤波器 489
19.5.3 变换 490
19.5.4 量化与编码 490
19.5.5 速率控制 491
19.6 基于模型的编码 492
19.7 非对称应用 493
19.8 MPEG-1视频标准 494
19.9 MPEG-2视频标准H.262 496
19.10 ITU-T建议书H.263 498
19.10.1 不受限运动矢量模式 500
19.10.2 基于语法的算术编码模式 500
19.10.3 高级预测模式 500
19.10.4 PB帧模式和改进的PB帧模式 500
19.10.5 先进的帧内编码模式 500
19.10.6 块效应消除滤波模式 501
19.10.7 参考图片选择模式 501
19.10.8 时间、SNR和空间伸缩性模式 501
19.10.9 参考图片重新采样 501
19.10.10 降低分辨率的更新模式 501
19.10.11 交替帧间变长编码模式 501
19.10.12 改进量化模式 501
19.10.13 增强型参考图片选择模式 502
19.11 ITU-T建议书H.264 502
19.11.1 运动补偿预测 503
19.11.2 变换 503
19.11.3 帧间预测 504
19.11.4 量化 504
19.11.5 编码 506
19.12 MPEG-4第二部分 506
19.13 数据包视频 507
19.13.1 ATM网络 508
19.13.2 ATM网络中的压缩问题 508
19.13.3 数据包视频的压缩算法 509
19.14 小结 510
19.15 项目与习题 510
附录A 概率与随机过程 511
A.1 概率 511
A.1.1 发生频率 511
A.1.2 信任度量 512
A.1.3 公理方法 513
A.2 随机变量 514
A.3 分布函数 515
A.4 期望 517
A.4.1 均值 518
A.4.2 二阶矩 518
A.4.3 方差 518
A.5 分布的类型 519
A.5.1 均匀分布 519
A.5.2 高斯分布 519
A.5.3 拉普拉斯分布 519
A.5.4 伽玛分布 519
A.6 随机过程 520
A.7 项目与习题 521
附录B 矩阵概念简要回顾 522
B.1 矩阵 522
B.2 矩阵运算 523
附录C 根格 527
参考文献 529
索引 544
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书最让我印象深刻的是它对理论与实践相结合的重视程度。作者在阐述完每一个理论概念后，都会立刻跟进相应的实际应用案例，甚至是给出一些代码片段或者算法伪码。这让我不再是纸上谈兵，而是能清晰地看到这些理论是如何在现实世界中发挥作用的。比如，在介绍某个编码技术时，他会详细分析这种技术在文件压缩、图像传输等方面的具体应用，甚至会提到一些开源库是如何实现这些算法的。这种“理论+实践”的双重呈现方式，极大地增强了我的学习效果。我不仅理解了“是什么”，更理解了“为什么”和“怎么用”。这种方法让我在学习过程中充满了成就感，因为我能切实地感受到自己知识的增长和能力的提升，而不是仅仅停留在概念层面。
这本书的写作风格非常独特，作者在讲解复杂的概念时，总是能用最浅显易懂的语言来阐述，仿佛他是一位经验丰富的老师，正在循循善诱地引导你一步步走进知识的殿堂。他没有直接抛出枯燥的定义和公式，而是先从一些生活中的例子入手，让你在不知不觉中就理解了核心思想。例如，在介绍某个压缩算法时，他会先举一个日常生活中打包行李的比喻，让你体会到“冗余”的概念，然后才引出专业术语。这种“润物细无声”的教学方式，让我在阅读过程中感到轻松愉快，一点也不觉得吃力。而且，作者非常注重逻辑的严谨性，每一章节的过渡都非常自然，前后呼应，让你能够清晰地把握整个知识体系的脉络。有时，我甚至觉得他是在和我进行一场有趣的思想交流，而不是单方面的知识灌输。这种“亲切感”和“互动感”十足的写作方式，着实让我对学习的兴趣倍增。
这本书的印刷质量非常棒，纸张的质感温润，拿在手里沉甸甸的，给人一种扎实的感觉。封面设计也相当大气，虽然没有花哨的插图，但简洁的文字和配色却透露出一种专业和权威。打开书页，字迹清晰，排版合理，每一页的留白都恰到好处，阅读起来十分舒适，即使长时间看也不会感到眼睛疲劳。我尤其喜欢它那种经典的书籍气味，不是那种刺鼻的油墨味，而是淡淡的书香，让人心生宁静。在如今这个电子阅读泛滥的时代，能拥有一本如此精美的纸质书，本身就是一种享受。每一次翻阅，都像是在与一位知识渊博的长者对话，那种触感和视觉的沉浸感是电子设备无法比拟的。我经常会把这本书放在书桌上，仅仅是看着它，就有一种充实和满足感。它不仅仅是一本书，更像是一件值得珍藏的艺术品，用料考究，工艺精湛，每一处细节都体现了出版方对读者的诚意和对知识的敬畏。
这本书的编排结构设计得相当巧妙，每个章节都像是一个精心构建的模块，既独立又相互关联。作者并没有采用那种大而全的叙述方式，而是将内容分解成一个个小而精的单元，每个单元都聚焦于一个具体的知识点。这样一来，我就可以根据自己的学习进度和兴趣，选择性地阅读，而不必被整个章节的长度所压倒。而且，每个章节的结尾都会有一个小结，以及一些思考题，这对于巩固记忆和加深理解非常有帮助。我特别喜欢它提供的一些延伸阅读的建议，这为我进一步探索相关领域打开了新的大门。此外，书中出现的图示和表格也做得非常出色，它们不是简单的装饰，而是真正地帮助我理解了抽象的概念。整体而言，这本书的学习路径非常清晰，节奏适中，既能满足我快速浏览的需求，也能让我深入钻研。
这本书给我的感觉就像一个经验丰富的向导，带领我在数据压缩的复杂世界里进行一次精彩的徒步旅行。从初识概念的轻松愉悦，到深入理解的挑战与惊喜，整个过程都充满了乐趣。我能感觉到作者倾注了大量的心血，不仅仅是将知识呈现出来，更是用心去引导读者思考，去发现问题，去解决问题。即使遇到一些棘手的难题，他总能在关键时刻给予点拨，让我豁然开朗。这种“良师益友”般的陪伴，让我觉得学习不再是孤单的苦役，而是一次充满探索与发现的旅程。这本书不仅仅是知识的载体，更是一种学习方法的启示，它教会我如何更有效地去学习和理解那些看似晦涩难懂的领域，这种收获是无法用金钱来衡量的。
