Тунсталл кодирование

В информатике и теории информации кодирование Танстолла представляет собой форму энтропийного кодирования, используемую для сжатия данных без потерь .

История

Кодирование Танстолла было предметом докторской диссертации Брайана Паркера Танстолла в 1967 году, когда он работал в Технологическом институте Джорджии. Темой дипломной работы был «Синтез бесшумных кодов сжатия».

Его дизайн является предшественником Лемпеля-Зива .

Свойства

В отличие от кодов переменной длины , к которым относятся кодирование Хаффмана и Лемпеля-Зива , Кодирование Танстолла — это код , который отображает исходные символы в фиксированное количество битов.

И коды Танстолла, и коды Лемпеля – Зива представляют слова переменной длины с помощью кодов фиксированной длины.

В отличие от типичного наборного кодирования , кодирование Танстолла анализирует стохастический источник с кодовыми словами переменной длины.

Это можно показать что для достаточно большого словаря количество бит на исходную букву может быть сколь угодно близко к $H(U)$, энтропия источника.

Алгоритм

Алгоритму требуется входной алфавит. ${\mathcal {U}}$, а также распределение вероятностей для каждого входного слова. Также требуется произвольная константа $C$, который является верхней границей размера словаря, который он будет вычислять. Словарь, о котором идет речь, $D$, строится как дерево вероятностей, в котором каждому ребру соответствует буква входного алфавита. Алгоритм выглядит следующим образом:

D := дерево $|{\mathcal {U}}|$ листья, по одному на каждую букву в ${\mathcal {U}}$.
 Пока $|D|<C$:
     Преобразуйте наиболее вероятный лист в дерево с помощью $|{\mathcal {U}}|$ листья.
 

Пример

Давайте представим, что мы хотим закодировать строку «привет, мир». Далее предположим (несколько нереалистично), что входной алфавит ${\mathcal {U}}$содержит только символы из строки «привет, мир» — то есть «h», «e», «l», «,», «», «w», «o», «r», «d». Таким образом, мы можем вычислить вероятность каждого символа на основе его статистического появления во входной строке. Например, буква L встречается трижды в строке из 12 символов: ее вероятность равна $3 \over 12$.

Мы инициализируем дерево, начиная с дерева $|{\mathcal {U}}|=9$листья. Таким образом, каждое слово напрямую связано с буквой алфавита. 9 слов, которые мы таким образом получаем, можно закодировать в выходной файл фиксированного размера: $\lceil \log _{2}(9)\rceil =4$ биты.

Затем мы берем лист наибольшей вероятности (здесь $w_{1}$) и преобразовать его в еще одно дерево $|{\mathcal {U}}|=9$листья, по одному на каждого персонажа. Мы пересчитываем вероятности этих листьев. Например, последовательность двух букв L встречается один раз. Учитывая, что есть три появления букв, за которыми следует буква L, результирующая вероятность равна ${1 \over 3}\cdot {3 \over 12}={1 \over 12}$.

Мы получаем 17 слов, каждое из которых можно закодировать в выходные данные фиксированного размера. $\lceil \log _{2}(17)\rceil =5$ биты.

Обратите внимание, что мы могли бы выполнить итерацию дальше, увеличив количество слов на $|{\mathcal {U}}|-1=8$ каждый раз.

Ограничения

Кодирование Танстолла требует, чтобы алгоритм перед операцией синтаксического анализа знал, каково распределение вероятностей для каждой буквы алфавита. Эта проблема является общей для кодирования Хаффмана .

Требование вывода блока фиксированной длины делает его меньшим, чем Lempel-Ziv , который имеет аналогичную конструкцию на основе словаря, но с выводом блока переменного размера.

Подразумеваемое чтение для базовой модификации

Тройное дерево Тансталл

Это пример кода Танстолла, используемого для чтения (для передачи) любых данных, которые зашифрованы, например, с помощью полиномиального скремблирования. Этот конкретный пример помогает изменить базу данных с 2 до 3 в потоке, что позволяет избежать дорогостоящих процедур модификации базы. При базовой модификации мы особенно ограничены «эффективностью» чтения, где в идеале ${\textstyle \log _{n}}$биты используются в среднем для чтения кода. Это гарантирует, что при использовании новой базы, которую обязаны использовать в лучшем случае ${\textstyle \log _{n}}$бит на код, наши чтения не приводят к снижению запаса эффективности передачи, для чего мы в первую очередь используем базовую модификацию. Таким образом, мы можем затем использовать механизм чтения для изменения базы для эффективной передачи данных по каналам, которые имеют другую базу. например. передача двоичных данных, скажем, по каналам MLT-3 с повышенной эффективностью по сравнению с кодами отображения (с большим количеством неиспользуемых кодов).

Символ	Код
АА	010
АБ	011
переменного тока	100
Б	00
ЧТО	101
КБ	110
СС	111

По сути, мы читаем идеально зашифрованные двоичные данные или «подразумеваемые данные» с целью их передачи с использованием каналов счисления с основанием 3. См. листовые узлы в троичном дереве туннелей. Как мы видим, чтение приведет к тому, что первая цифра будет равна «B» - в 25% случаев, поскольку подразумеваемая вероятность ее равна 25% и имеет длину 2 при попытке чтения из подразумеваемых данных. Такое чтение «В» дальше не читается, но с вероятностью 75% мы читаем «А» или «С», требуя другой код. Таким образом, эффективность чтения равна 2,75 (средняя длина кода Хаффмана размером 7) / 1,75 (средняя длина 1 или 2-значного кода по основанию - 3 кода Танстолла) = ${\textstyle 1.57142857}$ что согласно требованию очень близко к ${\textstyle \log _{2}3=1.5849625}$ который рассчитывается с эффективностью ${\textstyle 99.15\%}$. Затем мы можем эффективно передавать символы, используя каналы с основанием 3.