多媒体技术教程课后习题答案(word版)

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1、第1章多媒体技术概要1.1多媒体是什么?多媒体是融合两种或者两种以上媒体的一种人-机交互式信息交流和传播媒体。使用的媒体包括文字、图形、图像、声音、动画和视像(video)。1.4无损压缩是什么?无损压缩是用压缩后的数据进行重构(也称还原或解压缩),重构后的数据与原来的数据完全相同的数据压缩技术。无损压缩用于要求重构的数据与原始数据完全一致的应用,如磁盘文件压缩就是一个应用实例。根据当前的技术水平,无损压缩算法可把普通文件的数据压缩到原来的1/2~1/4。常用的无损压缩算法包括哈夫曼编码和LZW等算法。1.5有损压缩是什么?有损压缩是用压缩后的数据进行重构,重构后的数据与原来

2、的数据有所不同,但不影响人对原始资料表达的信息造成误解的数据压缩技术。有损压缩适用于重构数据不一定非要和原始数据完全相同的应用。例如,图像、视像和声音数据就可采用有损压缩,因为它们包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能感受的信息,丢掉一些数据而不至于对图像、视像或声音所表达的意思产生误解。1.9H.261~H.264和G.711~G.731是哪个组织制定的标准?国际电信联盟(ITU)。1.10MPEG-1,MPEG-2和MPEG-4是哪个组织制定的标准?ISO/IEC,即国际标准化组织(ISO)/国际电工技术委员会(IEC)。第2章无损数据压缩2.1假设是由3个事件组

3、成的集合,计算该集合的决策量。(分别用Sh,Nat和Hart作单位)。2.2现有一幅用256级灰度表示的图像,如果每级灰度出现的概率均为,,计算这幅图像数据的熵。=8(位),也就是每级灰度的代码就要用8比特,不能再少了。102.3现有8个待编码的符号,它们的概率如练习_表2-1所示,计算这些符号的霍夫曼码并填入表中。答案不唯一)。练习表2-1待编码符号概率分配的代码代码长度(比特数)0.4110.200030.1500130.1001130.07010140.040100050.0301001060.0101001162.4现有5个待编码的符号,它们的概率见练习表2-2。计算

4、该符号集的:(1)熵;(2)霍夫曼码;(3)平均码长。练习表2-2符号概率0.40.20.20.10.1(1)熵=-0.4×(0.4)-2×0.2*(0.2)-2×0.1(0.1)=0.4×1.3219+0.4×2.3219+0.2×3.3219=0.5288+-0.9288+0.6644=2.1220(位)(2)编码树和霍夫曼码练习图2-1编码树编码表符号概率霍夫曼码*码长所需位数0.4010.40.21120.40.210130.60.1100140.40.1100040.4*代码分配不唯一10(3)平均码长0.4+0.4+0.6+0.4+0.4=2.2(位/符号)2.5

5、使用算术编码生成字符串games的代码。字符g,a,m,e,s的概率见练习表2-3。练习表2-3符号games概率0.40.20.20.10.1练习图2-2games的算术码2.10你是否同意“某个事件的信息量就是某个事件的熵”的看法?参考解答:“信息量(informationcontent)是具有确定概率事件的信息的定量度量”,而“熵(entropy)是事件的信息量的平均值,也称事件的平均信息量(meaninformationcontent)”。第3章数字声音编码3.1音频信号的频率范围大约是多少?话音信号频率范围大约是多少?(1)Audio:20~20000Hz(2)Sp

6、eech:300~3400Hz3.2什么叫做模拟信号?什么叫做数字信号?(1)幅度或频率发生连续变化的一种信号。(2)以二进制代码形式表示有无或高低的一种信号。3.3什么叫做采样?什么叫做量化?什么叫做线性量化?什么叫做非线性量化?(1)采样:在某些特定的时刻对模拟信号进行测量的过程。(2)量化:幅值连续的模拟信号转化成为幅值离散的数字信号的过程。(3)线性量化:在量化时,信号幅度的划分是等间隔的量化。(4)非线性量化:在量化时,信号幅度的划分是非等间隔的量化。3.4采样频率根据什么原则来确定?奈奎斯特理论和声音信号本身的最高频率。采样频率不应低于声音信号最高频率的两倍,这样

7、就能把以数字表达的声音还原成原来的声音。103.5样本精度为8位的信噪比等于多少分贝?48分贝。3.7选择采样频率为22.050kHz和样本精度为16位的录音参数。在不采用压缩技术的情况下,计算录制2分钟的立体声需要多少MB(兆字节)的存储空间(1MB=1024×1024B)(22050×2×2×2×60)/(1024×1024)=10.09MB3.8什么叫做均匀量化?什么叫做非均匀量化?(1)均匀量化:采用相等的量化间隔对采样得到的信号进行量化。它是线性量化的另一种说法。(2)非均匀量化:采用非相等的

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