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Medien- Technik Komprimierung PCM-Daten Speicherplatz für 3 min Sound CD-Qualität, stereo: 3*60*176400 =31,5 MB176.400 Byte/s Radio-Qualität, mono 3*60*22050*2=7,9.

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Präsentation zum Thema: "Medien- Technik Komprimierung PCM-Daten Speicherplatz für 3 min Sound CD-Qualität, stereo: 3*60*176400 =31,5 MB176.400 Byte/s Radio-Qualität, mono 3*60*22050*2=7,9."—  Präsentation transkript:

1 Medien- Technik Komprimierung PCM-Daten Speicherplatz für 3 min Sound CD-Qualität, stereo: 3*60* =31,5 MB Byte/s Radio-Qualität, mono 3*60*22050*2=7,9 MB Byte/s Sprachqualität, mono 3*60*11025 = 2 MB Byte/s Komprimierungsverfahren wie Hufmann, LZW wenig brauchbar Predictive Coding: DPCM Delta / Differential Pulse Code Modulation ADPCM Adaptive PCM

2 Medien- Technik Komprimierung DPCM Idee: die Differenzen zwischen den Pulswerten speichern. In der Regel kleine Zahlen, z.B. mit 4 Bit zu kodieren Delta Differenzen brauchen 7 Bit Bit-Delta Konstante Differenzen führen zu mäßigen Ergebnissen Entweder wenig Komprimierung oder wenig Approximation

3 Medien- Technik Komprimierung Predicitve Coding Abtastwerte Vorhergesagte Werte Vorhersagewert +quantisierter Fehler Vorhersage- Fehler Quantisierter Vorhersage- Fehler Arbeitsweise: repeat until Ende; ADPCM variables Delta vorhersagen n-1

4 Medien- Technik Vor- zeichen bit3bit2bit0 Komprimierung IMA ADPCM Interactive Multimedia Assocation 4:1 Komprimierung: 16Bit-Wert durch 4 Bit darstellen 4-Bit Delta-Nibble Status des Quantisierers xp(n-1) index Altes Delta=Tabelle[index] Neuen Index berechnen aus altem Index und Nibble Nibble berechnen aus x(n)-xp(n-1) und altem Delta Nibble ausgeben Neue Vorhersage xp(n) berechnen Stepsize-Tabelle

5 Medien- Technik Komprimierung IMA ADPCM Sample := x(n)-xp(n-1) Vor- zeichen bit3bit2bit0 4-Bit Delta-Nibble Neue Vorhersage Stepsize := StepsizeTabelle[index] Hilfs- variable:

6 Medien- Technik ADPCM-Beispiele

7 Medien- Technik Predictive Coding Prinzip: Sample x(n) aus (vorhergesagten) Vorgängern vorhersagen. Vorhersage = x p (n) Vorhersagefehler e p (n)=x(n)-x p (n) kann besser komprimiert werden. x(n) echter Signalwert x p (n) vorhergesagter Wert e p (n) Vorhersagefehler e pq (n) Quantisierung von e p (n) y(n) rekonstruierter Signalwert = e pq (n)+x p (n) q(n) Quantisierungsfehler = e p (n)-e pq (n) Rekonstruktionsfehler = x(n)-y(n) = x p (n)+e p (n)-(e pq (n)+x p (n)) = e p (n)-e pq (n) = q(n) = Quantisierungsfehler


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