| タイトル | パラメータが変動する情報源におけるベイズ最適な符号化アルゴリズムに関する一考察 |
|---|---|
| 著者 | 平本竜馬 |
| 年度 | 2003 |
| 形式 | 修士論文 |
| 分野 | 情報源符号化 |
| 掲載雑誌名 | 早稲田大学修士論文 |
| 掲載号・ページ | |
| 掲載年 | 2003 |
| 掲載月 | |
| アブスト （日本語） |
現在，通信産業の発展に伴い，通信技術が必要不可欠になっている．その中で，情報を圧縮，復元するための技術を情報源符号化と言う．情報源符号化では，情報源と呼ばれる確率モデルから出力される系列x1x2...xn を他の短い系列（符号語）に変換して圧縮を行う．情報源の確率構造について完全な情報が得られていない場合の報源符号化法は，ユニバーサル情報源符号と呼ばれる．ユニバーサル符号化の代表的な符号として，Ziv-Lempel 符号があり，コンピュータでのテキストや画像の圧縮に応用されている．ベイズ決定理論の視点から構成されたユニバーサル符号にベイズ符号がある．具体的なアルゴリズムとしては，Context-TreeWeighting(CTW)Algorithm[1] や松嶋，平澤による符号化法[2] がある．Ziv-Lempel 符号が有限時点での性能を保証できないのに対し，ベイズ符号はベイズ基準の下で有限時点においても平均符号長を最小化することができる点で優れている．ベイズ符号化法に関する研究は現在，非定常な情報源に対してもなされている．坂口，川端[3] は過去の系列切り捨てることによりパラメータの変化に対応する有限窓CTW 法を提案しているが，情報源モデルを定義しておらず，またどの程度の情報を切り捨てるかを決定する基準がないので最適性を示すことができない．安田[5] の情報源モデルは，非定常な情報源モデルを明確に定義し，その上でベイズ最適でかつ計算が容易な符号化アルゴリズムを提案した．本研究では，安田の提案した情報源モデルにおける制約を緩和し，符号化アルゴリズムを提案し，計算量と冗長度の評価を行い考察する． |
| アブスト （英語） |
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| 備考 （日本語） |
本論（研究室内のみアクセス可能） |
| 備考 （英語） |
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