MP3／AAC解码器中Huffman硬件加速器设计与实现

Huffman解码是感知音频解码过程的重要部分。软件实现Huffman解码运算,计算速度慢、功耗高,采用硬件实现的方法,设计并实现了一个兼容MP3与AAC标准的Huffman解码硬件加速器。采用十六叉树搜索算法．在存储空间增加不大的情况下,有效减少了Huffman码字的搜索深度,简化寻址操作,加快了搜索速度。通过直接外设访问的接口设计,该硬件加速器还可快速进行音频码流的数据读取。在XilinixFPGA上的功能和性能验证表明。该Huffman硬件加速器可成功应用于MP3和AAC解码器。     

一种基于八叉树的Huffman解码方法及其在MPEG-4中的应用

传统的二值Huffman解码方法的解码效率较低。为了提高解码速度,该文提出了一种基于八叉树的Huffman解码方法。该方法将Huffman码表示为八叉树结构,并根据各个节点在树中的位置将码表重建为一维数组。解码时,每次从码流中读取3 bit码元,并使用数值计算代替判断和跳转操作,从而提高了解码效率。将本文方法应用于MPEG-4 VLC和RVLC解码的实验结果表明,该方法在内存增加不大的情况下能大幅度提高Huffman解码效率,其性能优于其它方法。     

高效存储的Huffman硬件解码器的设计和应用

本文研究了Huffman解码器在集成电路上的实现问题,在研究解码码表的特点以及简化解码算法的基础上设计出高速Huffman解码电路。这种Huffman解码技术在数字通信领域将会有很大的使用价值。     

基于软硬件协同设计的Huffman解码模块

随着多媒体技术的迅猛发展,数字音频技术也快速发展起来。MP3是一种有损音频压缩编码,其压缩程度很高,目前在很多领域已经开始广泛应用,具有良好的市场前景。主要基于软硬件协同设计的方法,实现MP3的Huff-man解码模块。提出的解决方案不仅可以实现对MP3的Huffman模块的高效解码,同样也可以应用于WMA、AAC等其他音频格式的Huffman模块,在保证高效的同时,兼顾了模块的通用性。     

MPEG-2 AAC解码器的优化算法

作为新一代的音频编码国际标准,先进音频编码(AAC)提供了良好的压缩性能,具有广阔的发展和应用前景。但是由于AAC标准给出的算法比较复杂,按照标准算法进行测试时发现其并不能满足实时解码的要求,因此,必须对标准算法进行优化以达到实时解码的要求。在叙述了MPEG-2 AAC解码器的模块组成和原理的基础上,针对各个模块的特点采用优化算法,对MPEG-2 AAC解码器的部分模块进行了优化设计,较大程度地提高了解码速度。     

基于JPEG图像解码的高速Huffman解码电路

研究JPEG图像的Huffman解码器在集成电路上的实现问题,以范式Huffman编码为研究对象,在研究范式Huffman编码特点及快速算法的基础上设计出高速Huffman解码电路。此解码电路已经在Altera的FPGA上通过测试,系统能稳定运行在140 MHz,输出数据平均达到约1.2 Gb/s的带宽。     

基于DSP的JPEG图像解码算法的实现

概述了JPEG图像解码算法的基本原理，论述了JPEG图像解码算法基于DSP的实现过程，并重点讨论了JPEG图像解码中IDCT变换和Huffman解码算法的实现和优化。本文介绍的JPEG图像解码算法可以应用到数码相机、多媒体手机等多种场合。     

一种基于浓缩Huffman表的Huffman算法的研究与实现

Huffman编码是一种广泛使用的,非常有效的数据压缩技术。为了取得高压缩率,讨论了规范Huffman树的性质,研究了一种基于浓缩Huffman表的Huffman算法并加以实现。新的浓缩Huffman表可以减少Huffman编码表的开销,与传统Huffman表和其他改进的浓缩Huffman表相比,其最大的优点是空间大小显著减少。     

高效实时MPEG-2/4 AAC编码器的实现

介绍了一种高效的MPEG-2/4AAC低复杂度编码器的实现。由于MPEG-2/4AAC算法计算量相当大,为了达到实时性,对窗切换方法、心理声学模型、比特分配、滤波器等模块进行了优化,使其在Pentium41.8GHz处理器上达到比实时编码快4倍的编码速度。而且利用M/S编码和Huffman码表的有效选择,提高了声音质量。     

PNG图像解码中高速Huffman解码器的设计

改变以往PNG图像中Huffman解码器的软件实现方式,将PNG图像中Huffman解码器用硬件实现,加速PNG图像解码.研究了Huffman解码器在专用集成电路中的实现问题,以PNG图像中的Huffman解码为研究对象,在研究码表的特点和压缩数据的基础上设计出高速的Huffman解码电路.实现的Huffman硬件解码器经EDA工具测试和MATLAB验证,可以完全无失真地解码PNG图像.     

A Low-Latency Multi-layer Prefix Grouping Technique for Parallel Huffman Decoding of Multimedia Standards

Huffman coding is a popular and important lossless compression scheme for various multimedia applications. This paper presents a low-latency parallel Huffman decoding technique with efficient memory usage for multimedia standards. First, the multi-layer prefix grouping technique is proposed for sub-group partition. It exploits the prefix characteristic in Huffman codewords to solve the problem of table size explosion. Second, a two-level table lookup approach is introduced which can promptly branch to the correct sub-group by level-1 table lookup and decode the symbols by level-2 table lookup. Third, two optimization approaches are developed; one is to reduce the branch cycles and the other is parallel processing between two-level table lookup and direct table lookup approaches to fully utilize the advantage of VLIW parallel processing. An AAC Huffman decoding example is realized on the Parallel Architecture Core DSP (PAC DSP) processor. The simulation results show that the proposed method can further improve about 89% of decoding cycles and 33% of table size comparing to the linear search method.

Level-compressed Huffman decoding

Based on the breadth-first search manner and the level-compression technique, this article first presents a new array data structure to represent the classical Huffman (1952) tree. Then, the decoding algorithm is given. Both the memory and the decoding time required in the proposed method are less than those of previous methods. Some experimentations are carried out to demonstrate the advantages of the proposed method. In fact, the proposed algorithm can be applied to the canonical Huffman tree     

高速Huffman解码器设计与实现

本文设计了一种新的Ｈｕｆｆｍａｎ解码器的算法，它不仅能够减少常规算法对存储空间的要求，更为重要的是它能够在一个进钟节拍中和多个数据，具有明显的优点，最后以ＪＰＥＧ为例描述了它的ＶＬＳＩ实现方案。     

Condensed table of Huffman coding, a new approach to efficient decoding

This letter introduces a new technique for designing and decoding Huffman codes. The key idea is to define a condensed Huffman table (CHT) that is smaller than the ordinary Huffman table and which leads to fast decoding. For example, the new approach has been shown to reduce the memory consumption by a factor of eight, compared with the single-side grown Huffman table.