Próbuję wdrożyć kodowanie QM do celów edukacyjnych. Moim głównym zasobem jest rozdział 5.11 z Podręcznika kompresji danych, wydanie piąte. To jest mój szorstki implementacja kodera teraz:Implementacja kodowania QM w Pythonie - czy 16 bitowe słowo jest obowiązkowe?
def _encode_bit(self, bit):
if bit == self._lps:
self._code_lps()
else:
self._code_mps()
def _code_mps(self):
self._a = self._a - self._q_e()
if self._a < 0x8000:
self._switch_intervals_if_needed()
self._renormalize()
self._p_table.next_mps()
def _code_lps(self):
self._c = self._c + self._a - self._q_e()
self._a = self._q_e()
self._switch_intervals_if_needed()
self._renormalize()
self._p_table.next_lps()
def _renormalize(self):
while self._a < 0x8000:
#C < 0,5 (0xFFFF/3)
if self._c < 0x5555:
b = 0
d = 0
else:
b = 1
d = 0x5555
self._write_bit(b)
logger.debug("Written '%i' to output", b)
#C = 2 * (C - D)
self._c = (self._c - d) << 1
#A = 2 * A
self._a <<= 1
mam mapowanie interwał do liczb całkowitych, ponieważ powinien on być bardziej efektywne, jak rozumiem. W książce wspomniano, że 16 bitowe słowo jest używane do mapowania, ale ponieważ robię to w Pythonie, nie jestem pewien czy wymuszam 16 bitową długość wszystkich zmiennych. Problem polega na tym, że po uruchomieniu mojego kodera, C (self._c w kodzie), który powinien wskazywać na dół przedziału MPS, jeśli rozumiem, poprawnie przepełnia on ponad 16-bitową długość bardzo szybko, a jego wartość staje się bardzo duża. Z tego powodu zakodowane bity to w większości ciąg znaków LPS. Czy powinienem jakoś wymuszać zmienną długość? Czy istnieje inny problem w moim kodzie? Spędziłem kilka dni na tym, próbując dowiedzieć się, co poszło nie tak ...
Nie jestem zaznajomiony z koderem QM, ale podejrzewam, że istnieje problem z metodą "renormalizacji". Pomogłoby to w dodaniu pseudokodu do algorytmu _exact_, którego używasz. –
Dzięki za komentarz! Cóż, to jest część, której nie zrozumiałem całkowicie i która pochodzi z materiałów mojego nauczyciela, którzy użyli tego samego źródła. Po przeczytaniu rozdziału w Handbook of Data Compression wciąż nie rozumiałem, jak powstaje wynik, więc przejąłem od niego ten kawałek. Z książki, którą zrozumiałem, wynika, że renormalizacja ma miejsce, ponieważ chcę zachować A ('self._a' w kodzie) blisko 1, więc mogę pominąć bardziej złożone mnożenie podczas kodowania. Oryginalny kod można zobaczyć na slajdzie 63 w [prezentacja nauczyciela] (http://outrata.inf.upol.cz/courses/kd/komprese.pdf) –