JP2005534240A - 送信ノイズに関連したデジタルデータ圧縮ロバスト - Google Patents

Abstract

【課題】一方でノイズにより引き起こされるビットエラーによってほとんど影響を受けず、他方でネットワークの帯域幅（つまり容量）の最適な使用を容易にする。
【解決手段】本発明は、デジタルデータ圧縮エンコーダに関し、そのエンコーダが、第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）のための入力および第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）と、第１のデータフローの記号と符号語とを整合をさせ、特定の記号について冗長と呼ばれ同じ記号に対応するワードが幾つか存在する符号化モジュールと、第２のデータフローの少なくとも一部に基づいて冗長なワードの中で選択することによって、その対応に基づいた第１のデータフローの記号を符号化するための処理モジュールとを備えている。

Description

本発明は、特にマルチメディア信号（オーディオ、画像、ビデオ、音声）のデジタルデータ圧縮と、無線通信ネットワークおよび移動体通信ネットワークなどのようなノイズの多いネットワーク上でのデータのロバスト伝送とに関する。

デジタルデータの伝送速度を低減するために、デジタルデータが圧縮され、それと同時に専門家が「信号エントロピー」と呼ぶ理論上の最大値が達成されるようにする。これを行うためには、多くの場合、可変長符号とも呼ばれる統計学的な符号、たとえばハフマン符号が利用される。しかしながら、これらの符号には伝送エラーに非常に敏感であるという欠点がある。ビットの逆転はデコーダの脱同期につながり、その結果誤りのあるビット位置の後のすべてのデータの復号化が間違ったものとなることがある。

ネットワーク上でのマルチメディア信号の圧縮、伝送、および解凍のための既存の解決策は、さらに言及されるが、データトランスポートサービスの一定品質が保証されているという仮説に基づいている。言い換えると、訂正符号の使用に依存することにより、トランスポート層とリンク層は（つまり、圧縮および解凍アプリケーションにより見られるように）擬似ヌルの残存誤り率を達成することを可能にしている。しかしながら、擬似ヌルの残留誤り率というこの仮定は、特に無線ネットワークと移動体ネットワークにおいておよびチャネル符号の現実的な複雑さについて経時的にチャネル特性が変わる（非静止チャネル）時には、もはや当てはまらなくなる。さらに訂正符号による冗長性の付加は効果的な速度の減速につながる。

したがって、伝送ノイズに対してロバストである解決策、つまり一方でノイズにより引き起こされるビットエラーによってほとんど影響を受けず、他方でネットワークの帯域幅（つまり容量）の最適な使用を容易にする解決策に対するニーズがある。

本発明はこの分野においてある程度の進展を提案するものである。

その態様の１つにおいて、本発明はデジタルデータ圧縮エンコーダを開示し、そのエンコーダは、
第１のデータフローのための入力（物理的またはそれ以外）、および第２のデータフローと、
第１のデータフローの記号と符号語とを整合させ、特定の記号に対して冗長と呼ばれるとともに同じ記号に対応するワードが幾つか存在する符号化モジュールと、
第２のデータフローの少なくとも一部に基づいて冗長なワードの中で選択することにより、整合に基づいた第１のデータフローの記号を符号化するための処理モジュールとを有するものである。

他の様々な態様では、
符号語が固定長であり、
処理モジュールが、符号化モジュールに基づいて前記第１のデータフローの現在の多重化容量を計算するための機能と、
冗長なワードによって運ばれるように、現在の多重化容量に基づいて決定された第２のデータフローから多重化部分を抽出するための機能とを備えており、
エンコーダが、特に、以下の表Ｃで記述される変換を使用して、多価可変フローへのバイナリフローの変換を備えており、
変形例として、エンコーダが、特に、後述される関係（Ｅ９）により与えられたグローバル変数に基づく一般化ユークリッド分解を使用して、多価可変フローへのバイナリフローの変換を備えている。

第１の変形例では、
符号化モジュールが、符号化テーブルを備え、
処理モジュールが、符号化テーブルに基づいた第１のデータフローのそれぞれの現在の記号における多重化容量を読み取るための機能と、
冗長なワードによって運ばれるように、多重化容量から決定された第２のデータフローの一部を抽出するための機能とを備えており、
符号化テーブルが、記号ごとに２の累乗に等しい符号語の関連数を含んでいる。

第２の変形例では、
符号化モジュールが、第１のデータフローの記号ごとに、可変長であり最大長より短い第１の符号語部分を含むバイナリ符号化ツリーを有し、
処理モジュールが、各記号の第１の符号語部分に基づく第１のデータフローの現在の記号ごとに、多重化容量を計算する機能と、
冗長なワードによって運ばれるように、多重化容量から決定された第２のデータフローの一部を抽出するための機能と備えており、
変形例として、各記号が記号のシーケンスを有している。

第３の変形例では、
各記号が記号のシーケンスを有し、
符号化モジュールが、第１のデータフローの記号シーケンスについて、可変長であり最大長より短い第１の符号語部分を計算するように設計された算術エンコーダを備え、
処理モジュールが、各記号の第１の符号語部分に基づく第１のデータフローの現在の記号ごとに多重化容量を計算するための機能と、
冗長なワードによって運ばれるように、記号ごとに多重化容量から決定された第２のデータフローの一部を抽出するための機能とを備えている。

第２および第３の変形例では、第２のデータフローの一部が、符号語の最大長まで第１の符号語部分と連結されている。

一般的には、
第２のデータフローが事前に符号化される；
第２のデータフローの残りが、送信されたデータと連結されている。

また、本発明は、様々な態様におけるエンコーダの演算に対して逆演算または反転演算を実行できるデコーダを開示している。

また、本発明は、デジタルデータ圧縮方法を開示し、その方法は、
ａ．第１のデータフローの記号と符号語との間の整合性を確立し、特定の記号について冗長と呼ばれ同じ記号に対応するワードが幾つか存在するステップと、
ｂ．第２のデータフローの少なくとも一部に基づいて冗長なワードの中から選択することによって、ステップａに基づく第１のデータフローの記号を符号化するステップとを有している。

この方法は、符号化の他の態様を組み込むことができる。

さらに、本発明は、圧縮プロセスのステップと逆のステップを含むデジタルデータ解凍プロセスも開示している。

本発明の他の特徴および利点は、添付図面とともに以下の詳細な説明を検討することにより明らかになる。

図面および付属物には一定の文字の要素が本質的に含まれている。したがって、それらの要素は、明細書の記述の理解を助ける役割を果たすだけではなく、規定どおりに本発明の定義に貢献するものである。

一般的には、マルチメディア信号（画像、ビデオ、オーディオ、音声）用の圧縮システムは、可変長符号とも呼ばれる統計符号を使用している。これらにより、専門家が「信号エントロピー」と呼ぶものに近づく速度を得ることが可能になる。既存のシステムにおいて（特に規格において）最も広範囲に使用されている符号は、以下の論文、つまり、「最小冗長性符号の構築のための方法（Ａ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｎｉｍｕｍ ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ ｃｏｄｅｓ）」、Ｄ．Ａ．ハフマン、会報、ＩＲＥ、４０（１９５１年）、１０９８〜１１０１ページの中で説明されたハフマン符号である。

さらに最近では、圧縮に関して性能向上のために算術符号への関心が再び始まっている。実際には、これらの符号により、仮定されるソースモデルから符号化方法を切り離すことが可能になる。そのために、さらに高位の統計モデルの使用が容易になる。これらの算術符号は以下のような研究論文に記述され、すなわち、
「汎用化された不同および算術（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｋｒａｆｔ ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）」、Ｊ．Ｊ．Ｒｉｓｓａｎｅｎ、ＩＢＭ、 Ｊ．Ｒｅｓ． Ｄｅｖｅｌｏｐ、２０：１９８〜２０３、１９７６年5月、
「数表現としての算術コード化（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｏｄｉｎｇ ａｓ ｎｕｍｂｅｒ ｒｅｐｒｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ）」、Ｊ．Ｊ．Ｒｉｓｓａｎｅｎ、Ａｃｔａ Ｐｏｌｙｔｅｃｈ．Ｓｃａｎｄ．Ｍａｔｈ．、３１：４４〜５１、１９７９年１２月、
および以下のような米国特許に記述されている：
米国特許第４,２８６,２５６号、第４,４６７,３１７号、第４,６５２,８５６号。

最近まで、圧縮システムの設計は、トランスポートサービスの保証された品質を仮定して引き受けられてきている。実際に仮定されていることは、ＯＳＩモデルの下層が、本出願から理解されるように、擬似ヌルの残存誤り率を保証するエラー訂正符号を組み込んでいることである。

したがって、可変長符号は、それらの伝送ノイズに対してかなりの感度にも関わらず、幅広く使用可能である。バイナリトレイン（バイナリ列）におけるエラーによって、デコーダの脱同期化、それ故に復号化された情報ストリームへのエラーの伝播が引き起こされ得る。

この伝播の問題を緩和するために、第１世代規格（Ｈ．２６１、Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ−１、ＭＰＥＧ−２）は、送信されたバイナリトレインの構文中に同期マーカを組み込んでいる。これらは、他の符号語内で発生するエラーによってエミュレートされず、それ故に、「１」に近い確率でデコーダにより認識され得る長い符号語（「０」が後に続く「１」に設定される１５ビットまたは２１ビットの文字列から構成される１６ビットまたは２２ビット）である。

これにより、この同期マーカによって区切られるパケット内にバイナリトレインが構築されるようになる。そのために、エラーの伝播がパケット内で限定されるようになる。しかしながら、エラーがパケットの開始時に発生した場合、パケットの残りが失われてしまう可能性がある。さらに、これらの同期マーカの頻度は、圧縮効率の不当な損失を回避するために制限されなければならない。

擬似ヌルの残存誤り率の仮定は、チャネル特性が経時的に変化する（非静止チャンネル）無線ネットワークおよび移動体ネットワークではもはや当てはまらない。ソース信号デコーダにより見られるこの残存誤り率は多くの場合決して無視できない。

そこで、新しい規格（Ｈ．２６３＋とＭＰＥＧ−４）は可逆可変長符号（ＲＶＬＣ）を採用している。これらの符号の特別な特徴は、パケット内の最初のビットから最後のビットまで復号化可能であり、およびパケットの最後のビットから最初のビットまで逆に復号化可能である。

エラーがパケットの真中で発生した場合、この符号の対称性により、同期マーカによって区切られたパケットの最後まで符号を伝播する代わりにパケットの真中のセグメントにエラー伝播を限定することが可能になる。しかしながら、符号対称性は、ハフマン符号と比較されると、１０％のオーダーで圧縮効率の損失を生じさせる結果となる。加えて、可逆可変長符号はエラー伝播の問題を完全に克服していない。つまりエラーがパケットの開始時および終了時に発生すると、パケット全体が誤りとなる傾向がある。

したがって、圧縮タームの点で効率的であり同時に伝送ノイズに関してロバストである符号を設計することは、特に将来のマルチメディア（画像、ビデオ、オーディオ、音声）の移動体通信システムにとって重要な目標である。新しい規格が、ＩＴＴＵ（国際電気通信連合）およびＩＳＯ（国際標準化機構）の双方の中でそのようなシステムのために開発中である。

規格は電気通信産業部門において顕著な役割を果たしているけれども、そのような符号のファミリによっても独自仕様の解決策を求めているすき間産業において用途が見出され得る。

一般的には、以下に提案されるデジタルデータ圧縮方法は、符号化モジュールおよび処理モジュールを含めた本発明によるデジタルデータ圧縮エンコーダにより実現される。

さらに詳細には、符号化モジュールは、第１のデータフローの記号と符号語（符号ワード）との間での整合性を確立しており、特定の記号については、冗長と呼ばれ同一記号に対応するワード（語）が幾つか存在する。一般的には、符号化モジュールは、前記に定義された整合性を与える任意形式のストレージ（記憶装置）、その整合性の任意形式の表現、または、その整合性を計算する任意の符号化関数である場合がある。したがって、ほんの一例として、符号化モジュールは、以下に詳説される圧縮方法に応じて、符号化テーブル、符号化ツリー（符号化系図）、または算術エンコーダである場合がある。

処理モジュールは、第１のデータフロー、第２のデータフロー、および符号化モジュールに基づいて、データ圧縮方法の段階を実現する。処理モジュールは、処理中に特定のステップを実行できる機能を含み、バイナリフローの多価変数フローへの変換を含む場合がある。これらの機能は、第１のデータフローと関連する多重化容量を計算または読み取るための機能と、第２のデータフローの一部分を抽出するための機能とを含む。これらの機能は、本明細書の記述の残りにおいてさらに詳細に展開される。対称的に、データ解凍方法は、本発明によるデコーダにより実現される。

一般的に、後述される方法は、より高い優先順位のソースデータ（フローＳ_Ｈ）について、幾つかの符号語をそのソースのそれぞれの可能な表現に割り当てることにより、固定長符号を作成することを必要とする。

したがって、記号を送信するために、後者のさまざまな可能な表現から選択することが可能である。多価変数である選択は、他のデータをともに送信するために使用できる記憶容量を定義する（以下に詳説される図５の例を参照）。これらは、Ｓ_Ｌと示されるフローによって表され記号の多数表示を介して表現される、より重要ではないデータである。

図１は、これらの符号を作成する方法を示し、もっと正確には、多重化符号の作成方法を示している。

ステップ１００で、より高い優先順位のソースＳ_Ｈが、添付された式（Ｅ１）により定義され得るΩ個の要素のアルファベットからその値を取る。このアルファベットでの記号の発生の確率法則μが既知であると仮定する。表記μ_ｉは、式（Ｅ２）で表されるように、ソースＳ_Ｈのアルファベットにおいて記号ａ_ｉと関連付けられる確率を表す。

次に、図１に示された符号を作成する方法は２つの主要なステップに分解可能である：
記号ａ_ｉごとに、この記号に割り当てられる符号語の数Ｎ_ｉを選択し、
その記号に対して符号語を割り当てる。

第１のステップは、符号パラメータｃの選択と、さまざまなステップ１２０、ステップ１３０、ステップ１４０、およびステップ１５０に分解された（Ｎ_ｉ）の選択とを必要とする。

ステップ１２０−１では、ビット数で符号語長パラメータｃが選択される。第１の実施の形態では（図２Ａおよび図５に関して）、パラメータｃは値ｃ＝４を取る。他の実施の形態では（図２Ｂ、図７、および図１０に関して）、パラメータｃは値３を取る。これは、アルファベットＡの記号間で割り当てられる２^ｃ個の符号語をステップ１２０−２で定義する。

ステップ１３０−１では、確率μ_ｉの可能な値に応じて、アルファベットＡの記号集合が、ステップ１３０−２およびステップ１３０−３で２つの部分集合Ａ_ｍとＡ_Ｍにそれぞれ区切られる。第１のものは、確率μ_ｉが１／２^ｃ以下である記号集合ａ_ｉであり、第２のものは、Ａにおけるその対応物である。これらの集合のカージナル（基数）はそれぞれΩ_ｍおよびΩ_Ｍと示される。

それから、ステップ１４０で確率法則バーμはＡ_Ｍの記号で計算される。それは式（Ｅ３）により与えられる。

次に、ステップ１５０−１で部分集合Ａ_Ｍについて式（Ｅ５）の制約を受けて、式（Ｅ４）をほぼ確認するように、記号ごとの符号語の数が選択される。従来の最適化アルゴリズムがこの目的で使用されても良い。ステップ１５０−２では、記号ごとの符号語の数がアルファベットＡの記号集合について決定される。

ステップ１２０、ステップ１３０、ステップ１４０、およびステップ１５０を含んだ符号作成方法の変形例では、さらなるステップがステップ１５０の後に追加され、ステップ１２０−１およびステップ１５０−１は以下の形式を取る。

ｆ_１＝２、ｆ_２＝３、ｆ_３＝５ ．．．ｆ_νをν個の第１の素数とする。ステップ１２０−１でのパラメータｃに加えて、素数ｆ_νもまたこれらの素数から選択される。

ステップ１５０−１では、手順は同じであるが、各記号に関連付けられる符号語Ｎ_ｉの数の選択時にステップ１５０−１１でさらなる制約を備えている。つまり、すべてのＮ_ｉの素因数への分解はｆ_ｖより大きい素因数を含んではならない。

それから、ステップ１５０−１の後に、各Ｎ_ｉの素因数への分解が実行され、１≦ｊ≦νを満たす各素因数ｆ_ｊがその分解で発生する場合の回数が、任意のＮ_ｉに対して計算される。この数はα_ｉｊと示される。ここに、ｉは、考慮された記号ａ_ｉを示し、ｊは、考慮された素数ｆ_ｊを示す。ａ_ｉと数α_ｉ，１．．．α_ｉ,ｖとの間での対応は、「アルファテーブル」と呼ばれる表に記憶可能である。

追加のステップは、符号語を記号に割り当てることを必要とする。このステップは、後述されるように、異なるステップ１６０とステップ１８０に分けられる。

ステップ１６０では、ほんの一例として、辞書編纂シーケンスで配列された記号のバイナリラベリング（００００、０００１、．．．）が行われる。これにより、さまざまな記号にＮ_ｉ個の符号語を割り当てることが可能になる。パラメータＮ_ｉは、前のステップ（１５０−２）で決定された整数である。このようにして、記号ａ_ｉに関連付けられた符号語の集合はａ_ｉ同値クラス（同値類）と呼ばれ、ステップ１８０でＣ_ｉと示される。

それから、ここで状態と呼ばれる０とＮ_ｉ−１との間の値が、それぞれの同値クラスの符号語に割り当てられる。この値は、同値クラス内の符号語を識別する。

したがって、各符号語ｃ_ｉは、式（Ｅ６）により示されるように、記号ａ_ｉに関連付けられるとともに、０とＮ_ｉ−１との間の状態変数に関連付けられる。

このように構築された符号の例は、ｆ_ｖ＝５およびｃ＝４について図２Ａの表Ａに示される。列１３−Ａ内の記号ａ_ｉごとに表Ａは、クラスＣ_ｉを含む列１１−Ａと、各クラスに割り当てられた符号語を含む列１２−Ａと、クラスごとに符号語の数Ｎ_ｉを含む列１４−Ａと、各クラスに関連付けられる確率μ_iを含む列１５−Ａと、クラス内の各符号語の状態ｑを含む列１６−Ａとを有している。この例では、記号ａ_ｉは、アルファベットの４個の要素を含んでいる。

構築された符号の変形例はｆ_ｖ＝２およびｃ＝３について表Ｂ、図２Ｂに示される。表Ｂは、バイナリ多重化符号を定義し、すなわち、任意の記号ａ_ｉに対して、関連付けられた同値クラスの基数Ｎ_ｉが２の整数乗であるような多重化符号を定義する。このような整数乗ｌ_iが示されると、同値クラスの基数Ｎ_ｉがＥ（１１）を確認する。列１３−Ｂ内の記号ａ_ｉごとに表Ｂは、クラスＣ_ｉを含む列１１−Ｂと、各クラスに割り当てられた符号語を含む列１２−Ｂと、クラスごとに符号語の数Ｎ_ｉを含む列１４−Ｂとを有している。この例では、状態変数ｑは存在しないが、他の要素が存在し、それらの関数は本明細書の記述を読むことによってさらに良く理解可能になる。すなわち、列１５−Ｂはクラスに割り当てられた確率μ_ｉを含み、列１８−Ｂは記憶可能なビットの数Ｄｉを含み（Ｄｉは各クラスに関連付けられ）、列１７−Ｂはクラス内の符号語ごとにＤｉ個のビットの集合バーＵ_ｉを含む。この例では、記号ａ_ｉは、１〜４の値を取るｉに対してアルファベットの４個の要素を含む。

同値クラスの基数に対する条件（Ｅ１１）は、同値クラス内の符号語の選択によって、同値クラスの基数に対しての基底２の対数に等しいビットの整数を記憶できるようになる。それ故に、このようなビットＤｉの数は（Ｅ１２）に従って作成可能である。Ｄｉは一定の記号の多重化容量を表す。表Ａおよび表Ｂは、多重化符号語表または多重化符号表とも呼ばれる符号化テーブルである。

第３の実施の形態では、バイナリ多重化符号は、符号語接頭辞と関連付けられたバイナリ符号化ツリーから構築可能でもあり、その接頭辞は、図７で与えられるハフマン符号などのように、可変長であるが、ツリーの高さである最大長よりも小さい。関係「小さい」は「より小さいまたは等しい」を意味すると理解されなければならない。最初に、ツリーは、値１と値０をそれぞれ取る２つの枝に分けられている。頻繁に、ツリーの各枝は値０と値１をそれぞれ取る２つの枝に分けられる。パラメータｃはツリーの高さによって、つまり、ツリーの最長接頭辞の長さ（例ではｃ＝３）によって与えられる。同値クラスＣ_iは、共通接頭辞と呼ばれる共通の第１の部分をそれぞれ有する固定長符号語の集合により定義される。この共通接頭辞は、記号ａ_ｉを表すために使用される可変長と、実線として図示された連続的な枝によって図７で示された可変長とを備えた符号語の一部である。記号ａ_ｉを表す特定の実線の経路に対して、接尾辞と呼ばれる符号語の第２の部分をそれぞれ表す点線の経路が特定数残っている。符合語の接尾辞は、図面の矢印で示されるようなビット集合Ｕｉを定義している。

このように、符号化ツリーは、優先順位データフローの記号と符号語とを整合させる符号化モジュールとして定義されており、特定の記号に対して、冗長と呼ばれ同じ記号に対応する語（ワード）が幾つか存在する。これらの符号語は、固定長であり、第１および第２の符号語部分、すなわち、可変長の接頭辞と接尾辞とを含んでいる。変形例では、第１および第２の符号語部分が、符号語の接尾辞と接頭辞にそれぞれ対応する場合がある。さらに一般的には、符号語は幾つかの符号部分を含む場合がある。

図２および図３は、符号化とも呼ばれる符号方法を示している。

符号化方法は以下のように分解される。

ステップ１：ステップ１−１で低重要度Ｓ_Ｌのデータフローは、ステップ１−２での可逆符号化を使用してバイナリシーケンスｂ＝（ｂ_１，ｂ_２， ．．．ｂ_ＫＢ）で符号化される。この目的のために、ハフマン型可逆エンコーダまたは算術エンコーダ（制限されない）が使用できる。これにより、ステップ１−３でｂと示されたビットのシーケンスの生成が生じる。

ステップ２：ステップ２−１でのフローＳ_Ｈの記号シーケンスｓ_１，ｓ_２，．．．ｓ_ＫＨと、ステップ２−２での多重化符号語の表の読み取りとから、関連付けられた値ｎ_１，ｎ_２，．．．ｎ_ＫＨがステップ２−３で引き出される。たとえば、多重化符号語の表中の記号ａ_ｉに対応する記号ｓ_１に対して、ｎ₁は、記号ａ_ｉの表現に対応するＮ_ｉの値を取る。

ステップ３：値Λが、ここではステップ３−１で式（Ｅ７）を使用して導かれる。多重化符号の本来の冗長性を使用して記憶することが可能なビットの数Ｋ’_Ｂは、ステップ３−２で式（Ｅ８）を使用して計算される。このようなビットの数Ｋ’_Ｂは、この符号化方法のためのフローＳ_Ｈの多重化容量を表している。

ステップ４：ステップ４−１においてＫ_Ｂ＜Ｋ_Ｂ’である場合には、フローｂのＫ’_Ｂ個のビット、たとえばフローｂ（ステップ４−２とステップ４−３）の最後のＫ’_Ｂ個のビットを使って、式（Ｅ９）によりここで与えられる長い整数γ（ステップ４−５）を計算する（ステップ４−４）。これは、バイナリフローの最後のＫ’_Ｂ個のビットをグローバル変数に変換することに対応している。条件Ｋ_Ｂ＜Ｋ_Ｂ’がステップ４−１で確認されない場合には、このプロセスは、値Ｋ_Ｈを削減する（ステップ４−１１）ことによってステップ２−１で再び始まる。

ステップ５：次に、添付のアルゴリズム（Ａ１）で示されているように、たとえば一般化されたユークリッド分解方法（ステップ５−１）を使用して、値γは状態ｑ_ｔ、１≦ｔ≦Ｋ_Ｈを計算する（ステップ５−２）ために使用可能である。これは、状態ｑ_ｔのフローを生成することを必要とするものであり、ここに、ｑ_ｔは多価変数である。

ステップ６：１≦ｔ≦Ｋ_Ｈとなるようなｔに対して、記号Ｓ_ｔと前のステップで計算された状態ｑ_ｔとを知ることによって、符号語が多重化符号語の表から選択可能になる（ステップ６−１）。多重化フローｍは、符号語ｍ_１からＭ_ＫＨを含んで得られる（ステップ６−２）。

ステップ７：それから、低重要度のフローのＫ_Ｂ−Ｋ’_Ｂ個のビット（ステップ７−１）は、過去に構築された（ステップ７−２）多重化符号語のシーケンスに連結されて、送信されたフローが形成される（ステップ７−３）。

少なくともステップ３は、処理モジュールの計算機能により実現される。ステップ４、ステップ５、およびステップ６は少なくとも処理モジュールの抽出機能により実現される。

一般的には、符号化方法に対して、関連付けられた復号化プロセスは、符号化方法の演算と逆の演算を実行することにより実施される。

符号化方法の変形例は、図４で示され、長い整数での計算の実行を回避している。符号化方法の変形例は以下のように分解される。

ステップ２１：これらは図３のステップ１に対応する。

ステップ２２：これらは図３のステップ２に対応する。

ステップ２３：次に、それぞれの素因数ｆ_ｊが変数Ｎ_ｔのシーケンスの因数への分解の集合において出現する総数が、いわゆる「アルファ」テーブル（ステップ２３−１およびステップ２３−２）から決定される。この数は、以下にｄ_ｊと示され、フローＳ_Ｈで多重化可能なｆ_ｊ値変数の数を表している。したがって、各素因数ｆ_ｊについて、ｄ_ｊは変数ｎ_ｔのシーケンス内のα_ｔ，ｊの合計を表す。

ステップ２４：それから、バイナリトレインをそのようなｆ_ｊ値変数に変換するために使用される変換が選択される（ステップ２４−１）。これらの変換は、選択されたｆ_ｖの値に依存している。ｆ_ｖ＝５に使用される変換は図５の表Ｃで与えられる。

それらは、添付の式（Ｅ１０）に示される形式で与えられる。

したがって、各変換Ｔｚは、（一定のｚに対して簡略化によりｕ_Ｔと以下に示される）入力でｕ_Ｔｚビットを取り、それらをそれぞれ２、３、５．．．、ｆ_ｖ値のｖ_Ｔ，１，ｖ_Ｔ，２．．．，ｖ_Ｔ，ｖ個の変数に変換する。ｆ_ｖ＝５に対して表Ｃの例では、列３１の各変換Ｔｚが入力として列３２内のｕ_Ｔ個のビットを取り、それらをそれぞれ列３３、３４、３５内の２、３、５値のｖ_Ｔ，１，ｖ_Ｔ，２，ｖ_Ｔ，３個の変数に変換する。各種の変数の必要とされる数は既知である。すなわち、変数ｆ_ｊの種ごとに、それはｄ_ｊである（ステップ２３−２を参照）。

添付のアルゴリズムＡ２を使って、０からｚ_ｍａｘまでの範囲の変数ｚに対して変換Ｔｚが使用されなければならない（ステップ２４−２）回数ｇ_Ｔｚを計算する。（その変換は表中の関連性の降順で配列されていると仮定される）。

ステップ２５：Ｋ_Ｂ′すなわち多重化ビットの数は、変換Ｔｚが使用されなければならない回数ｇ_Ｔｚと、変換の入力でのビット数ｕ_Ｔとの積を求めることによって、および、使用されているすべての変換ｚに対してそれらの積を同時に加算することによって計算される。このようなビットの数Ｋ’_Ｂは符号化方法についてフローＳ_Ｈの多重化容量を表している。このステップ２５は図３のステップ３に対応している。次のステップ２６−１、ステップ２６−２、ステップ２６−３、およびステップ２６−１１は図３のステップ４−１、ステップ４−２、ステップ４−３、およびステップ４−１１に対応している。

ステップ２７：使用される各種の変換の数を選択した後に、それらはバイナリフローｂの最後に適用される（ステップ２７−１）。

それぞれの変換Ｔｚに対して、ｕ_Ｔ個の入力ビットが整数ｅのバイナリ表現と見られる。

それから、この整数は、式（Ｅ１０）に示されているように、幾つかのｆ_ｊ値変数に分解される。これらの変数はｅ_ｒ,ｊと示される。ここに、ｊは、求められた値がｆ_ｊ値変数の表現であることを示し、ｒは、ｆ_ｊ値変数の数を示している。

ｅ_ｒ,ｊの値はアルゴリズムＡ３の方法を使用してｅから求めることができる。このアルゴリズムは、変換Ｔｚごとにｇ_Ｔｚ回反復される。

このステップ２７−１の完了時に、得られた結果が式（Ｅ１０）の形式で与えられ、使用可能な変数のν個のシーケンスを得るために連結され（ステップ２７−２）、
Ｆ_１と示される第１番目のものは２値変数（ビット）の長さｄ_ｉのシーケンスであり、
Ｆ_ｊと示される第ｊ番目のものはｆ_ｊ値変数の長さｄ_ｊのシーケンスである。ｔ_ｊと示される位置ポインタがシーケンスに割り当てられ、各シーケンスの開始時に最初に位置決めされる。

ステップ２８：状態のフロー（ステップ２８−１）はこれらの変数から計算され、その結果は（ステップ２８−２）であり、
ｑ＝（ｑ_１、ｑ_２・・・、ｑ_KH）である。

この計算は、以下のような手順により実行されても良い：
１≦ｔ≦Ｋ_Ｈを満たすｔに対して、したがって各記号ｓ_ｔに対して、ｎ_ｔの素因数への分解によって、各種の変数（２値，．．．ｆ_ｊ値．．．ｆ_ｖ値、ｊは１からνの範囲）の数α_ｔｊが決定可能になる。過去に求められたそれぞれのシーケンスＦ_ｊは１からＫ_Ｈの範囲のｔについてα_ｔｊ個のビットを備えるＫ_Ｈ個の連続セグメントに分割される。そのプロセスは、１からνまでの範囲のｊについて繰り返される。各ｎ_ｔ値変数（ｑ_ｔ）は、ｆ_ｊ値変数のセグメントＦ_ｔｊに適用される反復ユークリッド分解の逆のプロセスによって求められる。このプロセスの実現の例は、アルゴリズムＡ４によって説明される。なお、これらのステップ２８の最後で、フローＦ_ｊのすべての変数が使用されている。

ステップ２９：１≦ｔ≦Ｋ_Ｈを満たすｔに対して、記号ｓ_ｔと、前のステップで計算された状態ｑ_ｔとを知ることによって、符号語が多重化符号語の表から選択可能になる（ステップ２９−１）。次に、多重化フローｍが得られる（ステップ２９−２）。

ステップ３０：それから、低重要度のフローのＫ_Ｈ−Ｋ’_Ｈ個のビット（ステップ３０−１）は、過去に評価された多重化符号語のシーケンスに連結される（ステップ３０−２）。送信されるフロー（送信フロー）が得られる（ステップ３０−３）。

少なくともステップ２５は処理モジュールの計算機能により実現される。少なくともステップ２７は処理モジュールの抽出機能により実現される。

図２、図３、および図４に関して与えられる符号化方法は、図８の符号化プロセスに従って一般化可能である：
多重化符号語の表と記号のシーケンスＳ_Ｈとに基づいて、関連付けられた値ｎ_１、ｎ_２，．．．ｎ_ＫＨを計算して、ステップＩでの記号のシーケンスＳ_Ｈの多重化容量Ｋ’_Ｂを計算し、
事前に符号化されたフローｂは、多重化容量Ｋ’_Ｂに関してステップＩＩで２つの部分ｂ′およびｂ″に分割され、
フローの部分ｂ′は、ステップＶで値ｎ_１、ｎ_２，．．．ｎ_ＫＨを使用して一続きの状態ｑに変換され、
この一続きの状態ｑおよび多重化符号語の表に基づいて、ステップＶＩＩで多重化符号語が選択され、
これらの符号語を集めて、ステップＶＩＩＩで多重化フローｍを形成し、
フローｂの連結部分ｂ″は、ステップＩＸで多重化フローｍに連結される。

少なくともステップＩは、処理モジュールの計算機能により実現される。少なくともステップＩＩは処理モジュールの抽出機能により実現される。

本発明による記憶容量作成の例は図５に示されている。したがって、データフローＳ_Ｈの記号ｓ_ｔごとに，対応するクラスＣ_ｔおよび関連付けられた符号語Ｃ_ｔ，ｑが符号化テーブルに関して割り当てられる。データフローｑのそれぞれの状態ｑ_ｔは、多重化符号語の表から符号語ｃ_ｔ，ｑｔを選択した後に同時に記憶可能である。

より低い優先順位のバイナリトレインを変換する場合には、ｆ_ｖ＝２を満たす符号化方法の変形例が使用可能である。図９に関して後述される他の変形例は有利に使用可能である。図２Ｂの表Ｂがこの例で使用されている。

したがって、バイナリトレインについての変換プロセスの一部は以下のステップからなる。

ステップ４０：図３のステップ１に対応する。

ステップ４２：関連付けられた値Ｄ_ｔは、記号ｓ_ｔを読み取るとともにバイナリ多重化符号の表を読み取ることによって引き出される。この値Ｄ_ｔは、ｓ_ｔを使って同時に符号化可能であるビット数に対応する。Ｄ_ｔは、一定の記号の多重化容量である。

ステップ４４：事前に符号化されたバイナリトレインｂの次のＤ_ｔ個のビットが読み取られる。なお、バイナリトレインは、位置決めポインタに関して漸次的に読み取られる。その次のＤ_ｔ個のビットはバーＵ_ｔと示され、状態（ｑ_ｔ）と同じ役割を果す。

ステップ４６：符号語ｃ_ｓｔ、バーｕ_ｔは、記号ｓ_ｔとビット（バーｕ_ｔ）との関数としてバイナリ多重化符号の表から選択され、表はａ_ｉとバーＵ_ｉとによって索引が付けられる。この符号はチャネル上で送信される。

ステップ４８：１からＫ_Ｈの範囲にあるｔを使ってフローＳ_Ｈの記号ｓ_ｔごとに、ステップ４２からステップ４６が実行される。

少なくともステップ４２は処理モジュールの計算機能により実現される。少なくともステップ４４は、処理モジュールの抽出機能により実現される。

図９におけるプロセスの適用の一例として、長さＫ_Ｈ＝１０で送信される最高の優先順位のシーケンスＳ_Ｈ＝ａ_Ｈａ_２ａ_２ａ_３ａ_２ａ_１ａ_２ａ_４ａ_１ａ_２と、事前に符号化され低い優先順位のバイナリトレインｂ＝０１０１０１０１０１０１０とが検討されている。Ｓ_Ｈの各表現で多重化できるビット数は、１からＫ_Ｈの範囲にあるｔに対して（Ｄ_ｔ）＝（１，２，２，０，２，１，２，０，１，２）により与えられる。バイナリトレインｂの中のビットｄ_ｔの数は、シーケンスビット（バーｕ_１，…，バーｕ_ＫＨ）＝（０、１０，１０，φ，１０，１，０１，φ、０，１０）を得るために、１からＫ_Ｈの範囲にあるｔに対して漸次的に読み取られる。任意のｔに対して、組合せ（ａ_t,バーｕ_ｔ）が、バイナリ多重化符号表の中の符号語に索引を付ける。実際に送信されたバイナリトレインは、０００ １００ １００ １１０ １００ ００１ ０１１ １１１ ０００ １００である。

変形例として、図９のプロセスは符号化ツリーも使用可能である。この変形例では、ステップ４２からステップ４６が以下の形式をとる。

ステップ４２：記号ｓ_ｔを読み取るとともにバイナリ符号化ツリーを読み取ることによって、記号ｓ_ｊの符号語接頭辞が得られる。この接頭辞のビット数を使って、符号化ツリーの高さに等しい全長を有するビットのシーケンスを形成するためにｓ_ｔと一緒に符号化できるビット数Ｄ_ｔを引き出す。Ｄ_ｔは一定の記号の多重化容量である。

ステップ４４：事前に符号化されたバイナリトレインｂの次のＤ_ｔ個のビットが読まれる。なお、バイナリトレインは位置決めポインタに関して漸次的に読まれる。このような次のビットＤ_ｔはバーｕ_ｔと示される。

ステップ４６：チャネル上で送信された符号語は、記号ｓ_ｔの符号語接頭辞とバイナリトレインｂのビット（バーｕ_ｔ）との連結から生じる。したがって、バイナリトレインｂを利用することにより、一定の記号について図７の符号化ツリー上で点線として示された可能な符号語間で選択が可能になる。

少なくともステップ４４は処理モジュールの抽出機能によって実現される。

一例として、図１０の場合で過去に示されたシーケンスｓ_Ｈおよびバイナリトレインｂと、図７での符号化ツリーとを使用して符号語接頭辞を決定するので、符号語フローｍ_ｔが接頭辞および接尾辞バーｕ_ｔの連結により得られる。

一般的には、符号化ツリーにより、特定の記号に対して幾つかの可能な符号語を定義するのと等価である符号語接頭辞がフローｓ_Ｈの記号ごとに定義可能になる。ひとたび符号語の接尾辞を決定するためにバイナリ符号が読み取られ符号語が接頭辞と接尾辞の連結により形成されると、そのような可能な符号語の中で選択が行われる。フローｓ_Ｈを形成する記号に関連付けられたＤ_ｔの集合の合計を計算することにより、フローＳ_Ｈの多重化容量が決定可能になる。

符号化方法の他の変形例は、図１１および図１２に関して後述される。

アルファベットではなく「プロダクトアルファベット」上で多重化符号の作成を考慮することが有効なこともある。用語「プロダクトアルファベット」は、記号から構成されるのではなく、記号のシーケンスから構成されるアルファベットを言う。図１１における例では、ソースｓ_Ｈ５０がＫ個の記号からなる。それが、（長さＫ／Ｃの）Ｈと示されたＣ組の（C-uplet）（Ｃ個の要素からなる）ソースに変換される。これらのＣ組は、Ｈ１、Ｈ２、Ｈ３．．．Ｈ_Ｋ／Ｃで指定され、５１、５２、５３、および５５とそれぞれ番号付けされている。記号の任意のＣ組には発生可能性（Ｅ１３）がある。それを使って、Ｃ組と関連付けられた確率分布μ_Ｈの計算を導く。（「プロダクトバイナリ符号化ツリー」と呼ばれる）バイナリ符号化ツリーは、Ｃ組ごとに、（Ｅ１３）で与えられる長さＣの各シーケンスの発生可能性を考慮することにより作成される。記号のシーケンスと関連付けられた符号語接頭辞は、符号化ツリーから読み取られる。

図１１によれば、記号のシーケンスごとに、多重化関数６２は、図９の変形プロセスに対応するステップを実行する特定数の関数からなる。各ステップでは、「記号」は「記号のシーケンス」で置換される。このようにして、符号化ツリーを使用する符号化方法は、ソースＨのＣ組の表現に直接的に適用される。

アルファベットＡがあまりにも大きすぎるので符号化ツリーを使用できない場合には、図１２で示されるような算術符号で「プロダクト符号化ツリー」を置換することもできる。このようにして、ソースｓ_Ｈ７０はＣ組に分割され、それによってＫ／Ｃに等しいＣ組の数をもたらす。これらのＣ組は、相対的に長く、独立した算術（制限されない）エンコーダによって符号化される。図１２の例では、それぞれのＣ組が、別個の算術エンコーダ７１、７２、７３、および７５によって符号化される。これらの算術エンコーダの出力は、８１−１、８２−１、８５−１と番号付けられた可変長のビットのシーケンスＨ_１、Ｈ_２、Ｈ_Ｋ／Ｃから構成される。符号語の長さｃは算術エンコーダの出力でのビットＨｔの最長可能なシーケンスに対応する。次に、ビットの各シーケンスは符号語接頭辞として見られている。長さｃよりも厳密に短い長さの接頭辞ごとに、同じ記号に対応する長さｃの符号語が幾つか存在する。

符号語の形成は、「プロダクトアルファベット」の変形例と同様である。したがって、９０と番号付けられ符号化されたバイナリフローｂを漸次的に読み取って接尾辞８１−２、８２−２、８５−２を形成し、それにより接頭辞８１−１、８２−１、８５−１を補足するとともに多重化符号語を形成する。数Ｋ／Ｃが整数ではない場合には、最後のＣ′＝Ｋ−Ｃ［Ｋ／Ｃ］個の記号が、算術的に符号化されたＣ′組を形成する。

図９について示されるように、接頭辞のビット数を使って、Ｈ_ｔと一緒に符号化できるビット数Ｄ_ｔ（１＜ｔ＜ｋ）を導き、符号化ツリーの高さに等しい全長を有するビットのシーケンスを形成する。Ｄ_ｔは記号の一定シーケンスの多重化容量である。ソースＨを形成する記号シーケンスと関連付けられたＤ_ｔの集合の合計を計算することによって、フローｓ_Ｈの多重化容量が決定可能になる。

一般的には、算術エンコーダまたは符号化ツリーを使って、記号のシーケンスごとに、特定の記号シーケンスに対して幾つかの可能な符号語を規定するのと等価な符号語接頭辞を決定する。ひとたび符号語接尾辞を決定するためにバイナリ符号が読み取られ符号語が接頭辞と接尾辞との連結により形成されると、そのような可能な符号語の中で選択が行われる。

したがって、本発明は、より重要なまたはより高い優先順位として指定されたそれらＳ_Ｈのうちの１つのエラー感度を低減するために、２つのデータフローＳ_ＨとＳ_Ｌの多重化を可能にする。これら２つのフローは、特にＳ_ＨおよびＳ_Ｌ個のソースの以下の例と同様に、同じ信号ソースで区別可能になる：
信号のマルチ解像度分解（フィルタバンク、ウェーブレット変換）により抽出された低周波数および高周波、
テクスチャ情報（たとえばＤＣＴ係数、ウェーブレット係数）および移動情報、
信号のウェーブレット係数または定量化サンプルの最上位ビットおよび最下位ビット。

言うまでもなく、前述の列挙は決して網羅的ではない。

さらに、符号語が固定長であるという点で（または同期マーカが使用される場合には）、本発明を使って、２つのフローを同時に記述できる多重化符号を作成することができ、その少なくとも１つが完全な同期という利益を有するものである。

符号作成方法を示すフロー図である。 主要な変形例における符号化方法の概観を与える図である。 ４つの要素を備えた多重化符号の簡略化例を示す図である。 構築された符号の変形例を示す図である。 詳細な符号化方法の第１の実施の形態を示す図である。 図３の方法における代替の実施の形態を示す図である。 幾つかの符号語を１つの記号に割り当てることによって記憶容量と、一緒に記憶可能なデータフローｑとの作成の１例を示す図である。 パラメータｆ_ｖが５に等しい例において使用される変換を示す図（表Ｃ）である。 ４つの要素が多重化された符号の他の簡略化例を示す図である。 図３および図４についての一般的な符号化方法を示す図である。 詳細な符号化方法の第２の実施の形態を示す図である。 図９による符号化方法の第２の実施の形態における第１の変形例の結果表を示す図である。 図９による符号化方法の第２の実施の形態における第２の変形例の概観を示す図である。 図９による符号化方法の第２の実施の形態における第３の変形例の概観を示す図である。 ［付録１］ 本明細書中の記載において使用される式を含む。

付録１

［付録２］
本明細書中の記載において使用される自然言語アルゴリズムを含む。

付録２

符号の説明

ＳＨ 第１のデータフロー
ＳＬ 第２のデータフロー

Claims (18)

1. デジタルデータ圧縮エンコーダであって、
   第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）のための入力、および第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）と、
   前記第１のデータフローの記号と符号語とを整合させ、特定の記号に対して冗長と呼ばれるとともに同じ記号に対応するワードが幾つか存在する符号化モジュールと、
   前記第２のデータフローの少なくとも一部に基づいて冗長なワードの中で選択することにより、整合に基づいた前記第１のデータフローの記号を符号化するための処理モジュールとを有することを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
2. 請求項１に記載のエンコーダにおいて、
   前記符号語が固定長であることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
3. 請求項１または２に記載のエンコーダにおいて、
   前記処理モジュールが、前記符号化モジュールに基づいて前記第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）の現在の多重化容量を計算するための機能と、
   前記冗長なワードによって運ばれるように、前記現在の多重化容量に基づいて決定された前記第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）から多重化部分を抽出するための機能とを備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
4. 請求項１〜３の何れか一項に記載のエンコーダにおいて、
   前記エンコーダが、多価可変フローへのバイナリフローの変換を備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
5. 請求項４に記載のエンコーダにおいて、
   前記エンコーダが、特に表Ｃで記述される変換を使用して、多価可変フローへのバイナリフローの変換を備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
6. 請求項５に記載のエンコーダにおいて、
   前記エンコーダが、特に関係（Ｅ９）により与えられたグローバル変数に基づく一般化ユークリッド分解を使用して、多価可変フローへのバイナリフローの変換を備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
7. 請求項１または２に記載のエンコーダにおいて、
   前記符号化モジュールが、符号化テーブルを備え、
   前記処理モジュールが、符号化テーブルに基づいた前記第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）のそれぞれの現在の記号における多重化容量を読み取るための機能と、
   前記冗長なワードによって運ばれるように、前記多重化容量から決定された第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）の一部を抽出するための機能とを備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
8. 請求項７に記載のエンコーダにおいて、
   前記符号化テーブルが、記号ごとに２の累乗に等しい符号語の関連数を含むことを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
9. 請求項１または２に記載のエンコーダにおいて、
   前記符号化モジュールが、前記第１のデータフローの記号ごとに、可変長であり最大長より短い第１の符号語部分を含むバイナリ符号化ツリーを有し、
   前記処理モジュールが、各記号の前記第１の符号語部分に基づく前記第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）の現在の記号ごとに、前記多重化容量を計算する機能と、
   前記冗長なワードによって運ばれるように、前記多重化容量から決定された前記第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）の一部を抽出するための機能と備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
10. 請求項９に記載のエンコーダにおいて、
    各記号が記号のシーケンスを有することを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
11. 請求項１または２に記載のエンコーダにおいて、
    各記号が記号のシーケンスを有し、
    前記符号化モジュールが、前記第１のデータフローの記号シーケンスについて、可変長であり最大長より短い第１の符号語部分を計算するように設計された算術エンコーダを備え、
    前記処理モジュールが、各記号の前記第１の符号語部分に基づく前記第１のデータフロー（Ｓ_Ｈ）の現在の記号ごとに前記多重化容量を計算するための機能と、
    前記冗長なワードによって運ばれるように、記号ごとに前記多重化容量から決定された前記第２のデータフロー（Ｓ_Ｌ）の一部を抽出するための機能とを備えていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
12. 請求項９または１１に記載のエンコーダにおいて、
    前記第２のデータフローの一部が、前記符号語の最大長まで前記第１の符号語部分と連結されていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
13. 請求項１〜１２の何れか一項に記載のエンコーダにおいて、
    前記第２のデータフローが事前に符号化されていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
14. 請求項１〜１３の何れか一項に記載のエンコーダにおいて、
    前記第２のデータフローの残りが、送信されたデータと連結されていることを特徴とするデジタルデータ圧縮エンコーダ。
15. デコーダであって、
    請求項１〜１４の何れか一項に記載されたエンコーダの演算に対して逆演算を実行するように設計されたことを特徴とするデコーダ。
16. デジタルデータ圧縮方法であって、
    ａ．第１のデータフローの記号と符号語との間で整合性を確立し、特定の記号について冗長と呼ばれ同じ記号に対応するワードが幾つか存在するようにし、
    ｂ．第２のデータフローの少なくとも一部に基づいて冗長なワードの中で選択することによって、ステップａで得られた前記整合性に基づく第１のデータフローの記号を符号化することを特徴とするデジタルデータ圧縮方法。
17. 請求項１６に記載の方法において、
    前記方法が、請求項１〜１４の何れか一項に記載の補助機能を備えることを特徴とするデジタルデータ圧縮方法。
18. デジタルデータ解凍方法であって、
    デジタルデータ解凍方法が、請求項１６または１７に記載のデジタルデータ圧縮方法のステップと逆のステップによって実行されることを特徴とするデジタルデータ解凍方法。

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