Difference between revisions of "Exercise 2.12: Run–Length Coding and Run–Length Limited Coding"

From LNTwww
Line 4: Line 4:
  
 
[[File:P_ID2474__Inf_A_2_13_neu.png|right|frame|Tabelle zu Run–Length Coding]]
 
[[File:P_ID2474__Inf_A_2_13_neu.png|right|frame|Tabelle zu Run–Length Coding]]
Wir betrachten eine Binärquelle mit dem Symbolvorrat $\rm A$ und $\rm B$, wobei $\rm B$ allerdings nur sehr selten auftritt.
+
Wir betrachten eine Binärquelle mit dem Symbolvorrat  $\rm A$  und  $\rm B$, wobei  $\rm B$  allerdings nur sehr selten auftritt.
  
* Ohne Quellencodierung würde man pro Quellensymbol genau ein Bit benötigen, und dementsprechend würde bei einer Quellensymbolfolge der Länge $N$ für die Codebitfolge ebenfalls $N_\text{Bit} = N$ gelten.
+
* Ohne Quellencodierung würde man pro Quellensymbol genau ein Bit benötigen, und dementsprechend würde bei einer Quellensymbolfolge der Länge  $N$  für die Codebitfolge ebenfalls  $N_\text{Bit} = N$  gelten.
* Entropiecodierung macht hier ohne weitere Maßnahme (Zusammenfassen mehrerer Symbole zu einem Tupel) wegen der ungünstigen Symbolwahrscheinlichkeiten wenig Sinn.
+
* Entropiecodierung macht hier ohne weitere Maßnahme  (Beispiel:  Zusammenfassen mehrerer Symbole zu einem Tupel) wegen der ungünstigen Symbolwahrscheinlichkeiten wenig Sinn.
* Abhilfe schafft [[Informationstheorie/Weitere_Quellencodierverfahren#Laufl.C3.A4ngencodierung_.E2.80.93_Run.E2.80.93Length_Coding|Run-Length Coding]] ('''RLC'''), das unter dem genannten Link im Theorieteil beschrieben ist. Zum Beispiel ergibt sich für die Quellensymbolfolge    
+
* Abhilfe schafft  [[Informationstheorie/Weitere_Quellencodierverfahren#Laufl.C3.A4ngencodierung_.E2.80.93_Run.E2.80.93Length_Coding|Run-Length Coding]]  $(\rm RLC)$, das unter dem genannten Link im Theorieteil beschrieben ist.  Zum Beispiel ergibt sich für die Symbolfolge   $\rm ABAABAAAABBAAB\text{...}$   die entsprechende Ausgabe von ''Run–Lenght Coding'':   $ 2; \ 3; \ 5; \ 1; \ 3; \text{...}$
:$$\rm ABAABAAAABBAAB\text{...}$$
+
* Natürlich muss man die Längen  $L_1 = 2$,  $L_2 = 3$, ...  der einzelnen, jeweils durch  $\rm B$  getrennten Substrings vor der Übertragung binär darstellen.  Verwendet man für alle  $L_i$  jeweils  $D = 3$  (Bit), so erhält man die RLC–Binärfolge
die entsprechende Ausgabe von ''Run–Lenght Coding'':  
 
:$$ 2; \ 3; \ 5; \ 1; \ 3; \text{...}$$
 
* Natürlich muss man die Längen $L_1 = 2$, $L_2 = 3$, ... der einzelnen, jeweils durch $\rm B$ getrennten Substrings vor der Übertragung binär darstellen. Verwendet man für alle $L_i$ jeweils $D = 3$ (Bit), so erhält man die RLC–Binärfolge
 
 
:$$010\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}101\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}001\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}\text{...}$$
 
:$$010\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}101\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}001\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}\text{...}$$
  
Die Grafik zeigt das  das zu analysierende RLC–Ergebnis. In Spalte 2 und 3 sind die Substringlängen $L_i$ binär bzw. dezimal angegeben und in Spalte 4 in kumulierter Form (Werte von Spalte 3 aufsummiert).
+
Die Grafik zeigt das  das zu analysierende RLC–Ergebnis.  In Spalte 2 und 3 sind die Substringlängen  $L_i$  binär bzw. dezimal angegeben und in Spalte 4 in kumulierter Form  (Werte von Spalte 3 aufsummiert).
 +
 
 +
*Ein Problem von ''Run-Length Coding''  $\rm (RLC)$ ist der  unbegrenzte Wertebereich der Größen  $L_i$.  Mit  $D = 3$  kann kein Wert  $L_i > 7$  dargestellt werden und mit  $D = 2$  lautet die Beschränkung  $1 \le L_i \le 3$.
 +
 
 +
+Das Problem umgeht man mit <i>Run&ndash;Length Limited Coding</i>&nbsp; $\rm (RLLC)$.&nbsp; Ist ein Wert&nbsp; $L_i \ge 2^D$, so ersetzt man&nbsp; $L_i$&nbsp; durch ein Sonderzeichen&nbsp; <b>S</b>&nbsp; und die Differenz&nbsp; $L_i - 2^D +1$.&nbsp; Beim RLLC&ndash;Decoder wird dieses Sonderzeichen&nbsp; <b>S</b>&nbsp; wieder expandiert.
 +
 
  
Ein Problem von ''Run-Length Coding'' (RLC) ist der  unbegrenzte Wertebereich der Größen $L_i$. Mit $D = 3$ kann kein Wert $L_i > 7$ dargestellt werden und mit $D = 2$ lautet die Beschränkung $1 \le L_i \le 3$.
 
  
Das Problem umgeht man mit <i>Run&ndash;Length Limited Coding</i> ('''RLLC'''). Ist ein Wert $L_i \ge 2^D$, so ersetzt man $L_i$ durch ein Sonderzeichen <b>S</b> und die Differenz $L_i - 2^D +1$. Beim RLLC&ndash;Decoder wird dieses Sonderzeichen <b>S</b> wieder expandiert.
 
  
  

Revision as of 15:57, 28 January 2020

Tabelle zu Run–Length Coding

Wir betrachten eine Binärquelle mit dem Symbolvorrat  $\rm A$  und  $\rm B$, wobei  $\rm B$  allerdings nur sehr selten auftritt.

  • Ohne Quellencodierung würde man pro Quellensymbol genau ein Bit benötigen, und dementsprechend würde bei einer Quellensymbolfolge der Länge  $N$  für die Codebitfolge ebenfalls  $N_\text{Bit} = N$  gelten.
  • Entropiecodierung macht hier ohne weitere Maßnahme  (Beispiel:  Zusammenfassen mehrerer Symbole zu einem Tupel) wegen der ungünstigen Symbolwahrscheinlichkeiten wenig Sinn.
  • Abhilfe schafft  Run-Length Coding  $(\rm RLC)$, das unter dem genannten Link im Theorieteil beschrieben ist.  Zum Beispiel ergibt sich für die Symbolfolge   $\rm ABAABAAAABBAAB\text{...}$   die entsprechende Ausgabe von Run–Lenght Coding:   $ 2; \ 3; \ 5; \ 1; \ 3; \text{...}$
  • Natürlich muss man die Längen  $L_1 = 2$,  $L_2 = 3$, ...  der einzelnen, jeweils durch  $\rm B$  getrennten Substrings vor der Übertragung binär darstellen.  Verwendet man für alle  $L_i$  jeweils  $D = 3$  (Bit), so erhält man die RLC–Binärfolge
$$010\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}101\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}001\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}011\hspace{0.05cm}\text{'}\hspace{0.05cm}\text{...}$$

Die Grafik zeigt das das zu analysierende RLC–Ergebnis.  In Spalte 2 und 3 sind die Substringlängen  $L_i$  binär bzw. dezimal angegeben und in Spalte 4 in kumulierter Form  (Werte von Spalte 3 aufsummiert).

  • Ein Problem von Run-Length Coding  $\rm (RLC)$ ist der unbegrenzte Wertebereich der Größen  $L_i$.  Mit  $D = 3$  kann kein Wert  $L_i > 7$  dargestellt werden und mit  $D = 2$  lautet die Beschränkung  $1 \le L_i \le 3$.

+Das Problem umgeht man mit Run–Length Limited Coding  $\rm (RLLC)$.  Ist ein Wert  $L_i \ge 2^D$, so ersetzt man  $L_i$  durch ein Sonderzeichen  S  und die Differenz  $L_i - 2^D +1$.  Beim RLLC–Decoder wird dieses Sonderzeichen  S  wieder expandiert.





Hinweise:


$\text{RLLC-Beispiel 2}$:  Wir gehen wieder von obiger Folge und dem Parameter $D = 2$ aus:

  • Quellensymbolfolge:    $\rm ABAABAAAABBAAB$...
  • RLC–Dezimalfolge:        2; 3; 5; 1; 3; ...
  • RLLC–Dezimalfolge:     2; 3; S;2; 1; 3; ...
  • RLLC–Binärfolge:           01′11′ 00′10′01′11′...


Man erkennt:

  • Das Sonderzeichen S ist hier als 00 binär–codiert. Dies ist nur ein Beispiel – es muss nicht so sein.
  • Da mit $D = 2$ für alle echten RLC–Werte $1 \le L_i \le 3$ gilt, erkennt der Decoder das Sonderzeichen 00.
  • Er ersetzt dieses wieder durch $2^D -1$ (im Beispiel drei) $\rm A$–Symbole.


Fragebogen

1

Wieviele Bit würde man ohne Quellencodierung benötigen, also mit der Zuordnung $\rm A$   →  0 und $\rm B$   →  1?

$N_\text{Bit} \ = \ $

2

Wie groß ist die relative Häufigkeit des Symbols $\rm B$?

$h_{\rm B}\ = \ $

$\ \%$

3

Wie viele Bit benötigt man für Run–Length Coding (RLC) nach der angegebenen Tabelle mit 8 Bit–Codeworten $(D = 8)$?

$N_\text{Bit} \ = \ $

4

Ist hier Run–Length Coding mit 7 Bit–Codeworten $(D = 7)$ möglich?

Ja.
Nein.

5

Wie viele Bit benötigt man mit Run–Length Limited Coding (RLLC) mit 7 Bit pro Codewort $(D = 7)$?

$N_\text{Bit} \ = \ $

6

Wie viele Bit benötigt man mit Run–Length Limited Coding (RLLC) mit 6 Bit pro Codewort $(D = 6)$?

$N_\text{Bit} \ = \ $


Musterlösung

(1)  Die Binärfolge besteht aus insgesamt $N = 1250$ Binärsymbolen (ablesbar aus der letzten Spalte in der Tabelle). Damit benötigt man ohne Codierung ebenso viele Bit:

$$N_\text{Bit}\hspace{0.15cm}\underline{== 1250}.$$


(2)  Die gesamte Symbolfolge der Länge $N = 1250$ beinhaltet $N_{\rm B} = 25$ Symbole ${\rm B}$ und somit $N_{\rm A} = 1225$ Symbole ${\rm A}$. Damit gilt für die relative Häufigkeit von ${\rm B}$:

$$h_{\rm B} = \frac{N_{\rm B}}{N} = \frac{25}{1250} \hspace{0.15cm}\underline{= 0.02} = 2\%\hspace{0.05cm}. $$


(3)  Wir betrachten nun Run–Length Coding (RLC), wobei jeder Abstand zwischen zwei ${\rm B}$–Symbolen mit 8 Bit dargestellt wird $(D = 8)$. Damit ergibt sich mit $N_{\rm B} = 25$:

$$N_{\rm Bit} = N_{\rm B} \cdot 8 \hspace{0.15cm}\underline{= 200} \hspace{0.05cm}.$$


(4)  Run–Length Coding mit $D = 7$ erlaubt für $L_i$ nur Werte zwischen $1$ und $2^7-1 =127$. Der Eintrag „226” in Zeile 19 ist aber größer     ⇒     NEIN.


(5)  Auch bei Run–Length Limited Coding (RLLC) sind für die „echten” Abstände $L_i$ mit $D = 7$ nur Werte zwischen $1$ und $127$ zulässig. Der Eintrag „226” in Zeile 19 wird bei RLLC ersetzt durch

  • Zeile 19a: S = 0000000   ⇒   Sonderzeichen, steht für „+ 127”,
  • Zeile 19b: 1100011   ⇒   Dezimal 99.


Damit erhält man insgesamt $26$ Worte zu je sieben Bit:

$$N_{\rm Bit} = 26 \cdot 7 \hspace{0.15cm}\underline{= 182} \hspace{0.05cm}.$$


(6)  Nun müssen bei RLLC gegenüber RLC (siehe Tabelle) folgende Änderungen vorgenommen werden:

  • Zeile   1:   $122 = 1 · 63 + 59$   (ein Wort mehr),
  • Zeile   6:     $70 = 1 · 63 + 7$     (ein Wort mehr),
  • Zeile   7:     $80 = 1 · 63 + 17$   (ein Wort mehr),
  • Zeile 12:     $79 = 1 · 63 + 18$   (ein Wort mehr),
  • Zeile 13:     $93 = 1 · 63 + 30$   (ein Wort mehr),
  • Zeile 19:   $226 = 3 · 63 + 37$   (drei Worte mehr),
  • Zeile 25:     $97 = 1 · 63 + 34$   (ein Wort mehr).


Damit erhält man insgesamt $34$ Worte zu je sechs Bit:

$$N_{\rm Bit} = 34 \cdot 6 \hspace{0.15cm}\underline{= 204} \hspace{0.05cm},$$

also ein schlechteres Ergebnis als mit sieben Bit gemäß Teilaufgabe (5).