文档介绍：算术编码（Arithmetic Coding）的概念是Elias在六十年代初期提出来的，Rissanen和Pasco首次介绍了它的实用技术。到八十年代才出现了算术编码的具体实现方法。
　　算术编码的基本原理是：将被编码的信息表示成实数0和
算术编码（Arithmetic Coding）的概念是Elias在六十年代初期提出来的，Rissanen和Pasco首次介绍了它的实用技术。到八十年代才出现了算术编码的具体实现方法。
　　算术编码的基本原理是：将被编码的信息表示成实数0和1之间的一个间隔（Interval）。信息越长，编码表示的间隔就越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。信息源中连续的符号根据某一模式生成概率的大小来减少间隔，出现概率大的符号比出现概率小的符号减少的范围小，因此只增加较少的比特位。
　　在传输任何信息之前的信息完整范围是［0，1）。当一个符号被处理时，这一范围就依据分配给这一符号的那部分变窄。
　　初始的range是［0，1），high=1，low=0；然后依据下列公式：
low=low+range*rangelow,
high=low+range*rangehigh,
编码模式rangelow和rangehigh的指定依据该符号出现的概率而定。
　　算术编码方法有两种编码模式：基于概率统计的固定模式及自适应模式。
　　采用固定模式需要事先对码书中的码字进行预扫描，以统计各码字出现的概率，此过程计算量比较大，举例来说：一幅160*120的图像，选用4*4的矢量字，则共有1200个矢量，如果选用256个码字的码书(Code Book)，则每次迭代中矢量匹配量是1200*256=307200，显然计算量很大，计算效率不高；若出现新的不在码书中的码字，则图像还原效果就会比较差，因此采用此方法必须对要压缩的每一幅图像均进行码字预扫描。
　　而自适应模式各个符号的概率初始值设为相同值，它们依据出现的码字而相应的改变其概率值，若出现新的码字只需要在码书中添加上即可。只要编码器和解码器使用相同的初始值和相同的改变值的方法，那么它们的概率模型将保持一致。编码器接收到下一个码字对其编码，然后改变概率模型，解码器根据当前的模式解码，然后再改变自己的概率模型。
　　举例来说，有a、b、c、d四个基本字符组成的字串bacda。，即：a［0,)、b［,)、c［,)、d［,1)，编码到字串中第五个字符即“a” 时，修改4个基本字符的概率为a［0,)、b［,)、c［,)、d［,1)。按照(5)(6)式计算后，得到：
low high
初始值［0, 　1)
编码 b ［, 　)
a ［, 　)
c ［, 　)
d ［, 　)
a ［, 　)
解码时只要知道最后的范围［,)和改变概率的时间及值，就可以解得这个字符串。
  解码是编码的逆过程，了解了编码过程后，理解解码过程的操作就相对容易了。解码时，通过判断