Pengkodean sumber diskrit

Pengkodean sumber

Untuk sebuah kode sumber menjadi praktis digunakan, kode harus dapat dikodekan kembali dengan unik. Kami sangat tertarik pada kelas penting dari kode-kode yang dikenal sebagai  kondisi awal. Beberapa urutan dibuat dari bagian inisial dari  code word yang disebut awalan dari  code word. Untuk contoh, (0),(01),(011) dan (0110) adalah semua awalan dari  code word (0110). Sebuah awalan didefinisikan sebagai kode dimana tanpa code word merupakan awalan dari beberapa code word lain.

Gambar 1 digambarkan tiga sumber kode untuk pengkodean dari  A(2)Kode I bukan kode awalan, sejak code word (0) untuk s0 merupakan awalan dari code word (00) untuk s1. 

Dengan cara yang sama, kami menunjukkan kode II adalah bukan kode awalan, tetapi kode III adalah kode awalan dengan sifat penting yang ini selalu dapat dikodekan kembali dengan unik. Tetapi kebalikannya tidak selalu benar. Sebagai contoh, kode II pada Gambar 1 tidak memenuhi kondisi awalan, belum dapat dikodekan kembali dengan unik semenjak bit 1 menunjukkan awal dari setiap code word dalam kode. Untuk menunjukkan bahwa kode awalan selalu dapat dikodekan kembali, kami mengambil kode III pada Gambar 1 sebagai  contoh. Menganggap bit sumber asli adalah 001011010000. Enkoder mengambil setiap dua bit sebagai sebuah kelompok dan memetakan  code word yang sama, hasilnya dalam urutan 01101111000. Untuk mengkodekan kembali urutan dari  code word membangkitkan dari kode awalan, dekoder sumber sederhana mulai pada permulaan dari urutan dan mengkodekan kembali satu  code word pada waktu dasar di pohon keputusan.

  a.Sumber Diskrit memoriless

·          Diskrit

·          Stationer

·         Tanpa Memori

4.  Jenis Kode

  1. Fixed length code >< variable length code

 2.  Non-singular

  3. Extension code

5.   Uniquely Decodable  (ciri khas)

a. Ketidaksamaan Kraft

 b.  Instantaneous Code

  Prefix Property

6.  Panjang Kode rata-rata

  a. Average code length (acl)

 b.  Efisiensi skema pengkodean

7. Kode Huffman

Pengkodean Huffman adalah algoritma pengkodean entropi yang digunakan dalam lossless data compression. Pengkodean Huffman dikembangkan oleh David A. Huffman dalam makalah “A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes” pada tahun 1952.

Pengkodean Huffman didasarkan pada frekuensi kemunculan setiap karakter. Agar data terkompresi sekecil mungkin, simbol karakter yang paling banyak muncul mendapat kode (kode Huffman) yang paling singkat. Kode Huffman tersebut bukan prefiks dari kode Huffman simbol lainnya yang lebih panjang. Hal ini tidak akan menimbulkan keraguan (ambigu) dan dapat mempermudah pembacaan kode data dalam pengkodean balik (decoding) pada proses dekompresi.

a.  Menggunakan kode biner

 b.  Menggunakan kode terner