检索结果-内蒙古大学图书馆

Evaluation of Maximum Redundancy of data compression via substring enumeration for k-th Order Markov Sources

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES 2014年第8期E97A卷 1754-1760页

作者： Iwata, Ken-ichi Arimura, Mitsuharu Shima, Yuki Univ Fukui Dept Informat Sci Grad Sch Engn Fukui 9108507 Japan Shonan Inst Technol Dept Appl Comp Sci Fujisawa Kanagawa 2518511 Japan

Dube and Beaudoin proposed a lossless data compression called compression via substring enumeration (CSE) in 2010. We evaluate an upper bound of the number of bits used by the CSE technique to encode any binary string from an unknown member of a known class of k-th order Markov processes. We compare the worst case maximum redundancy obtained by the CSE technique for any binary string with the least possible value of the worst case maximum redundancy obtained by the best fixed-to-variable length code that satisfies the Kraft inequality.

关键词： lossless data compression universal source coding data compression via substring enumeration k-th order Markov sources maximum redundancy

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Lossless data compression via substring enumeration for k-th Order Markov Sources with a Finite Alphabet

Lossless Data Compression via Substring Enumeration for k-th...

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38th Symposium on Information Theory and its Applications (SITA)

作者： Iwata, Ken-ichi Arimura, Mitsuharu Univ Fukui Dept Informat Sci Grad Sch Engn Fukui 9108507 Japan Shonan Inst Technol Dept Appl Comp Sci Fujisawa Kanagawa 2518511 Japan

A generalization of compression via substringe numeration (CSE) for k-th order Markov sources with a finite alphabet is proposed, and an upper bound of the code word length of the proposed method is presented. We analyze the worst case maximum redundancy of CSE for k-th order Markov sources with a finite alphabet. The compression ratio of the proposed method asymptotically converges to the optimal one fork-th order Markov sources with a finite alphabet if the length n of a source string tends to infinity.

关键词： lossless data compression universal source coding data compression via substring enumeration k-th order Markov sources maximum redundancy

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