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Efficient Bernoulli Probability Distribution Estimation for Arithmetic Coding

机译:算术编码的有效伯努利概率分布估计

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摘要

State-of-the-art arithmetic coding utilizes finite state machines to select symbol probability estimates from the predefined finite set, resulting in inherently limited precision and increased code length. This paper presents novel method for Bernoulli probability distribution estimation, based on low pass filtering with varying dominant pole. This solution uses integer-only arithmetic, without multiplication or division operations, thus providing significant reduction in required resources of IoT devices.
机译:最新的算术编码利用有限状态机从预定义的有限集中选择符号概率估计,从而导致固有的有限精度和增加的代码长度。本文提出了一种基于具有变化主导极点的低通滤波的伯努利概率分布估计的新方法。该解决方案使用仅整数算法,无需乘法或除法运算,从而显着减少了IoT设备所需的资源。

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