Aufgaben:Aufgabe 2.5: Restredundanz bei LZW-Codierung: Unterschied zwischen den Versionen
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− | Wir gehen hier von einer binären Eingangsfolge der Länge $N$ aus und betrachten drei verschiedene binäre Nachrichtenquellen: | + | Wir gehen hier von einer binären Eingangsfolge der Länge $N$ aus und betrachten drei verschiedene binäre Nachrichtenquellen: |
− | * $\rm BQ1$: Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A} = 0.89$ und $p_{\rm B} = 0.11$, also unterschiedlich<br> ⇒ Entropie $H = 0.5\text{ bit/Quellensymbol}$ ⇒ die Quelle ist redundant. | + | * $\rm BQ1$: Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A} = 0.89$ und $p_{\rm B} = 0.11$, also unterschiedlich<br> ⇒ Entropie $H = 0.5\text{ bit/Quellensymbol}$ ⇒ die Quelle ist redundant. |
− | * $\rm BQ2$: $p_{\rm A} = p_{\rm B} = 0.5$ (gleichwahrscheinlich) ⇒ Entropie $H = 1\text{ bit/Quellensymbol}$ | + | * $\rm BQ2$: $p_{\rm A} = p_{\rm B} = 0.5$ (gleichwahrscheinlich)<br> ⇒ Entropie $H = 1\text{ bit/Quellensymbol}$ ⇒ die Quelle ist redundanzfrei. |
− | * $\rm BQ3$: Hier gibt es keine konkreten Angaben zur Statistik. In der Teilaufgabe '''(6)''' sollen Sie die Entropie $H$ dieser Quelle abschätzen. | + | * $\rm BQ3$: Hier gibt es keine konkreten Angaben zur Statistik. <br>In der Teilaufgabe '''(6)''' sollen Sie die Entropie $H$ dieser Quelle abschätzen. |
− | Für diese drei Quellen wurden per Simulation die jeweilige <i>Restredundanz</i> $r(N)$ ermittelt, die nach der [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Der_Lempel.E2.80.93Ziv.E2.80.93Welch.E2.80.93Algorithmus|Lempel–Ziv–Welch–Codierung]] in der Binärfolge verbleibt. | + | Für diese drei Quellen wurden per Simulation die jeweilige <i>Restredundanz</i> $r(N)$ ermittelt, die nach der [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Der_Lempel.E2.80.93Ziv.E2.80.93Welch.E2.80.93Algorithmus|Lempel–Ziv–Welch–Codierung]] in der Binärfolge verbleibt. |
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− | eingetragen, wobei wir uns bei der Simulation auf Folgenlängen $N ≤ 50000$ beschränkt haben. | + | |
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Die <i>relative Redundanz der Ausgangsfolge</i> – vereinfachend <i>Restredundanz</i> genannt – kann aus | Die <i>relative Redundanz der Ausgangsfolge</i> – vereinfachend <i>Restredundanz</i> genannt – kann aus | ||
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:$$r(N) = \frac{L(N) - N \cdot H}{L(N)}= 1 - \frac{ N \cdot H}{L(N)}\hspace{0.05cm}.$$ | :$$r(N) = \frac{L(N) - N \cdot H}{L(N)}= 1 - \frac{ N \cdot H}{L(N)}\hspace{0.05cm}.$$ | ||
− | Hierbei ist berücksichtigt, dass bei perfekter Quellencodierung die Länge der Ausgangsfolge bis auf den Wert | + | Hierbei ist berücksichtigt, dass bei perfekter Quellencodierung die Länge der Ausgangsfolge bis auf den Wert $L_{\rm min} = N · H$ herabgesenkt werden könnte. |
− | *Bei nichtperfekter Quellencodierung gibt $L(n) - N · H$ die verbleibende Redundanz (mit der Pseudo–Einheit „bit”) an. | + | *Bei nichtperfekter Quellencodierung gibt $L(n) - N · H$ die verbleibende Redundanz (mit der Pseudo–Einheit „bit”) an. |
− | *Nach Division durch $L(n)$ erhält man die relative Redundanz $r(n)$ mit dem Wertebereich zwischen | + | *Nach Division durch $L(n)$ erhält man die relative Redundanz $r(n)$ mit dem Wertebereich zwischen Null und Eins; $r(n)$ sollte möglichst klein sein. |
− | Eine zweite Kenngröße zur Effizienzmessung der LZW–Codierung ist der <i>Komprimierungsfaktor</i> $K(N)$, der ebenfalls klein sein sollte: | + | Eine zweite Kenngröße zur Effizienzmessung der LZW–Codierung ist der <i>Komprimierungsfaktor</i> $K(N)$, der als der Quotient der Längen von Ausgangs– und Eingangsfolge ebenfalls klein sein sollte: |
:$$K(N) = {L(N) }/{N} \hspace{0.05cm},$$ | :$$K(N) = {L(N) }/{N} \hspace{0.05cm},$$ | ||
− | Im [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Quantitative_Aussagen_zur_asymptotischen_Optimalit.C3.A4t|Theorieteil]] wurde gezeigt, dass die Restredundanz $r(n)$ oft durch die Funktion | + | Im [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Quantitative_Aussagen_zur_asymptotischen_Optimalit.C3.A4t|Theorieteil]] wurde gezeigt, dass die Restredundanz $r(n)$ oft durch die Funktion |
:$$r\hspace{0.05cm}'(N) =\frac {A}{{\rm lg}\hspace{0.1cm}(N)} | :$$r\hspace{0.05cm}'(N) =\frac {A}{{\rm lg}\hspace{0.1cm}(N)} | ||
\hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} A = 4 \cdot {r(N = 10000)} | \hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} A = 4 \cdot {r(N = 10000)} | ||
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*Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten | *Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten | ||
:: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Restredundanz_als_Ma.C3.9F_f.C3.BCr_die_Effizienz_von_Codierverfahren|Restredrundanz als Maß für die Effizienz von Codierverfahren]], | :: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Restredundanz_als_Ma.C3.9F_f.C3.BCr_die_Effizienz_von_Codierverfahren|Restredrundanz als Maß für die Effizienz von Codierverfahren]], | ||
:: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Effizienz_der_Lempel.E2.80.93Ziv.E2.80.93Codierung|Effizienz der Lempel-Ziv-Codierung]] sowie | :: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Effizienz_der_Lempel.E2.80.93Ziv.E2.80.93Codierung|Effizienz der Lempel-Ziv-Codierung]] sowie | ||
:: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Quantitative_Aussagen_zur_asymptotischen_Optimalit.C3.A4t|Quantitative Aussagen zur asymptotischen Optimalität]]. | :: [[Informationstheorie/Komprimierung_nach_Lempel,_Ziv_und_Welch#Quantitative_Aussagen_zur_asymptotischen_Optimalit.C3.A4t|Quantitative Aussagen zur asymptotischen Optimalität]]. | ||
− | *Die Beschreibungsgrößen $K(N)$ und $r(N)$ hängen deterministisch zusammen. | + | *Die Beschreibungsgrößen $K(N)$ und $r(N)$ hängen deterministisch zusammen. |
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− | {Mit welchem Parameter $A$ wurde die Näherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ der Restredundanz für die Binärquelle $\rm BQ1$ erstellt? | + | {Mit welchem Parameter $A$ wurde die Näherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ der Restredundanz für die Binärquelle $\rm BQ1$ erstellt? |
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$A \ = \ $ { 1.06 3% } | $A \ = \ $ { 1.06 3% } | ||
− | {Wie groß muss $N = N_2$ bei $\rm BQ1$ mindestens sein, damit die Restredundanz die Bedingung $r(N) ≈ r\hspace{0.05cm}'(N) \le 5\%$ erfüllt? | + | {Wie groß muss $N = N_2$ bei $\rm BQ1$ mindestens sein, damit die Restredundanz die Bedingung $r(N) ≈ r\hspace{0.05cm}'(N) \le 5\%$ erfüllt? |
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$N_{2} \ = \ $ { 1.58 3% } $\ \cdot 10^{21}$ | $N_{2} \ = \ $ { 1.58 3% } $\ \cdot 10^{21}$ | ||
− | {Wie groß muss $N = N_3$ bei $\rm BQ1$ mindestens sein, damit der Komprimierungsfaktor $K(N)= L(N)/N$ nicht größer ist als $0.6$? | + | {Wie groß muss $N = N_3$ bei $\rm BQ1$ mindestens sein, damit der Komprimierungsfaktor $K(N)= L(N)/N$ nicht größer ist als $0.6$? |
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$N_{3} \ = \ $ { 2.29 3% } $\ \cdot 10^{6}$ | $N_{3} \ = \ $ { 2.29 3% } $\ \cdot 10^{6}$ | ||
− | {Bestimmen Sie nun die Redundanznäherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ für die redundanzfreie Binärquelle $\rm BQ2$, insbesondere: | + | {Bestimmen Sie nun die Redundanznäherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ für die redundanzfreie Binärquelle $\rm BQ2$, insbesondere: |
|type="{}"} | |type="{}"} | ||
$r'(N = 50000)\ = \ $ { 0.162 3% } | $r'(N = 50000)\ = \ $ { 0.162 3% } |
Version vom 24. Januar 2020, 12:22 Uhr
Wir gehen hier von einer binären Eingangsfolge der Länge $N$ aus und betrachten drei verschiedene binäre Nachrichtenquellen:
- $\rm BQ1$: Symbolwahrscheinlichkeiten $p_{\rm A} = 0.89$ und $p_{\rm B} = 0.11$, also unterschiedlich
⇒ Entropie $H = 0.5\text{ bit/Quellensymbol}$ ⇒ die Quelle ist redundant. - $\rm BQ2$: $p_{\rm A} = p_{\rm B} = 0.5$ (gleichwahrscheinlich)
⇒ Entropie $H = 1\text{ bit/Quellensymbol}$ ⇒ die Quelle ist redundanzfrei. - $\rm BQ3$: Hier gibt es keine konkreten Angaben zur Statistik.
In der Teilaufgabe (6) sollen Sie die Entropie $H$ dieser Quelle abschätzen.
Für diese drei Quellen wurden per Simulation die jeweilige Restredundanz $r(N)$ ermittelt, die nach der Lempel–Ziv–Welch–Codierung in der Binärfolge verbleibt.
Die Ergebnisse sind in der jeweils ersten Spalte obiger Tabelle für die Quellen
- $\rm BQ1$ (gelbe Hinterlegung),
- $\rm BQ2$ (grüne Hinterlegung) und
- $\rm BQ3$ (blaue Hinterlegung)
eingetragen, wobei wir uns bei der Simulation auf Folgenlängen $N ≤ 50000$ beschränkt haben.
Die relative Redundanz der Ausgangsfolge – vereinfachend Restredundanz genannt – kann aus
- der Länge $N$ der Eingangsfolge,
- der Länge $L(N)$ der Ausgangsfolge und
- der Entropie $H$
in folgender Weise berechnet werden:
- $$r(N) = \frac{L(N) - N \cdot H}{L(N)}= 1 - \frac{ N \cdot H}{L(N)}\hspace{0.05cm}.$$
Hierbei ist berücksichtigt, dass bei perfekter Quellencodierung die Länge der Ausgangsfolge bis auf den Wert $L_{\rm min} = N · H$ herabgesenkt werden könnte.
- Bei nichtperfekter Quellencodierung gibt $L(n) - N · H$ die verbleibende Redundanz (mit der Pseudo–Einheit „bit”) an.
- Nach Division durch $L(n)$ erhält man die relative Redundanz $r(n)$ mit dem Wertebereich zwischen Null und Eins; $r(n)$ sollte möglichst klein sein.
Eine zweite Kenngröße zur Effizienzmessung der LZW–Codierung ist der Komprimierungsfaktor $K(N)$, der als der Quotient der Längen von Ausgangs– und Eingangsfolge ebenfalls klein sein sollte:
- $$K(N) = {L(N) }/{N} \hspace{0.05cm},$$
Im Theorieteil wurde gezeigt, dass die Restredundanz $r(n)$ oft durch die Funktion
- $$r\hspace{0.05cm}'(N) =\frac {A}{{\rm lg}\hspace{0.1cm}(N)} \hspace{0.5cm}{\rm mit}\hspace{0.5cm} A = 4 \cdot {r(N = 10000)} \hspace{0.05cm}.$$
gut angenähert wird.
- Diese Näherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ ist für $\rm BQ1$ in der zweiten Spalte obiger Tabelle angegeben.
- In den Teilaufgaben (4) und (5) sollen Sie die Approximation für die Quellen $\rm BQ2$ und $\rm BQ3$ vornehmen.
Hinweise:
- Die Aufgabe gehört zum Kapitel Komprimierung nach Lempel, Ziv und Welch.
- Insbesondere wird Bezug genommen auf die Seiten
- Die Beschreibungsgrößen $K(N)$ und $r(N)$ hängen deterministisch zusammen.
Fragebogen
Musterlösung
- $$A = 4 \cdot r(N = 10000) =4 \cdot {0.265} \hspace{0.15cm}\underline{= 1.06} \hspace{0.05cm}. $$
(2) Aus der Beziehung ${A}/{\rm lg}\hspace{0.1cm}(N) ≤ 0.05$ ⇒ ${A}/{\rm lg}\hspace{0.1cm}(N) = 0.05$ folgt:
- $${{\rm lg}\hspace{0.1cm}N_{\rm 2}} = \frac{A}{0.05} = 21.2 \hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} N_{\rm 2} = 10^{21.2} \hspace{0.15cm}\underline{= 1.58 \cdot 10^{21}} \hspace{0.05cm}.$$
(3) Allgemein gilt $r(N) = 1 - {H}/{K(N)} \hspace{0.05cm}.$ $\rm BQ1$ hat die Entropie $H = 0.5$ bit/Symbol. Daraus folgt wegen $r(N) ≈ r\hspace{0.05cm}'(N)$ für $K(N_3) = 0.6$:
- $$r(N_{\rm c}) = 1 - \frac{0.5}{0.6} = 0.167 \hspace{0.1cm}\Rightarrow\hspace{0.1cm} {\rm lg}\hspace{0.1cm}N_{\rm 3} = \frac{A}{0.167} = 6.36 \hspace{0.1cm}\Rightarrow\hspace{0.1cm} N_{\rm 3} = 10^{6.36} \hspace{0.15cm}\underline{= 2.29 \cdot 10^{6}} \hspace{0.05cm}.$$
(4) Für $N = 10000$ gilt $r(N) ≈ r\hspace{0.05cm}'(N) = 0.19$:
- $$\frac{A}{{\rm lg}\hspace{0.1cm}10000} = 0.19 \hspace{0.3cm}\Rightarrow\hspace{0.3cm} A = 0.19 \cdot 4 = 0.76 \hspace{0.05cm}. $$
Die Ergebnisse sind in nebenstehender Tabelle zusammengefasst. Man erkennt die sehr gute Übereinstimmung zwischen $r(N)$ und $r\hspace{0.05cm}'(N)$. Die gesuchten Zahlenwerte sind in der Tabelle rot markiert: $$r'(N = 50000)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.162},\hspace{0.3cm}r'(N = 10^{6})\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.127},\hspace{0.3cm} r'(N = 10^{12})\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.063}.$$
Für den Komprimierungsfaktor gilt (der Apostroph weist darauf hin, dass von der Näherung $r\hspace{0.05cm}'(N)$ ausgegangen wurde):
- $$K\hspace{0.05cm}'(N) = \frac{1}{1 - r\hspace{0.05cm}'(N)}\hspace{0.05cm}.$$
Damit gilt für die Länge des LZW–Ausgabestrings:
- $$L\hspace{0.05cm}'(N) = K\hspace{0.05cm}'(N) \cdot N = \frac{N}{1 - r\hspace{0.05cm}'(N)}\hspace{0.05cm}.$$
(5) Nach ähnlicher Vorgehensweise wie in der Teilaufgabe (4) erhält man für die Binärquelle $\rm BQ3$ den Anpassungsparameter $A = 1.36$ und daraus die Ergebnisse gemäß der blau hinterlegten Tabelle.
Hinweis: Die letzte Spalte dieser Tabelle ist nur bei Kenntnis der Teilaufgabe (6) verständlich. Dort wird gezeigt, dass die Quelle $\rm BQ3$ die Entropie $H = 0.25$ bit/Quellensymbol besitzt.
In diesem Fall gilt für den Komprimierungsfaktor:
- $$K\hspace{0.05cm}'(N) = \frac{H}{1 - r\hspace{0.05cm}'(N)} = \frac{0.25}{1 - r'(N)} \hspace{0.05cm}.$$
Damit erhält man für die gesuchten Werte der Restredundanz:
- $$r\hspace{0.05cm}'(N = 50000)\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.289},\hspace{0.3cm}r\hspace{0.05cm}'(N = 10^{6})\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.227},\hspace{0.3cm} r\hspace{0.05cm}'(N = 10^{12})\hspace{0.15cm}\underline{ = 0.113}.$$
Für $N = 10^{12}$ weicht also der Komprimierungsfaktor $(0.282)$ noch deutlich von der Entropie $(0.25)$ ab, die für $N \to \infty$ erreicht werden kann (Quellencodierungstheorem).
(6) Die einzelnen Näherungen $r\hspace{0.05cm}'(N)$ unterscheiden sich nur durch den Parameter $A$. Dabei haben wir festgestellt:
- Quelle $\rm BQ1$ mit $H = 0.50$ ⇒ $A = 1.06$ ⇒ entsprechend dem Angabenblatt,
- Quelle $\rm BQ2$ mit $H = 1.00$ ⇒ $A = 0.76$ ⇒ siehe Teilaufgabe (4),
- Quelle $\rm BQ3$ ($H$ unbekannt): $A = 4 · 0.34 =1.36$ ⇒ entsprechend der letzten Spalte in der Tabelle.
Je kleiner die Entropie $H$ ist, um so größer ist offensichtlich der Anpassungsfaktor $A$ (und umgekehrt).
Da genau eine Lösung möglich ist, muss $H = 0.25$ bit/Quellensymbol richtig sein ⇒ Antwort 4.
Tatsächlich wurden bei der Simulation für die Quelle $\rm BQ3$ die Wahrscheinlichkeiten $p_{\rm A} = 0.96$ und $p_{\rm B} = 0.04$ ⇒ $H ≈ 0.25$ verwendet.