编码结果

对输入信息进行编码，优化信息和压缩信息并且打成符合标准的数据包。

作用

信源编码的作用之一是，即通常所说的数据压缩；作用之二是将信源的模拟信号转化成数字信号，以实现模拟信号的数字化传输。

方式

最原始的信源编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。

另外，在数字电视领域，信源编码包括 通用的MPEG—2编码和H.264（MPEG—Part10 AVC）编码等。

相应地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。

定理

不同类型的信源，是否存在有每种信源的最佳的信源编码，这通常是用信源编码定理来表示。最简单、最有实用指导意义的信源编码定理是离散、无记忆型信源的二进制变长编码的编码定理。它证明，一定存在一种无失真编码，当把N个符号进行编码时，平均每个符号所需二进码的码长满足。

其中H（U）是信源的符号熵（比特），这就是说，最佳的信源编码应是与信源信息熵H（U）统计匹配的编码，代码长度可接近符号熵。这一结论不仅表明最佳编码存在，而且还给出具体构造码的方法，即按概率特性编成不等长度码。对不同类型信源，如离散或连续、无或有记忆、平稳或非平稳、无或限定失真等，可以构成不同的组合信源，它们都存在各自的信源编码定理。但它们中绝大部分仅是属于理论上的存在性定理，这给具体寻找和实现不同类型信源的信源编码，带来了相当的难度。

分类

信源编码根据信源的性质进行分类，则有信源统计特性已知或未知、无失真或限定失真、无记忆或有记忆信源的编码；按编码方法进行分类可分为分组码或非分组码、等长码或变长码等。然而最常见的是讨论统计特性已知条件下，离散、平稳、无失真信源的编码，消除这类信源剩余度的主要方法有统计匹配编码和解除相关性编码。比如仙农码、费诺码、赫夫曼码，它们属于不等长度分组码，算术编码属于非分组码；预测编码和变换编码是以解除相关性为主的编码。对限定失真的信源编码则是以信息率失真R（D）函数为基础，最典型的是矢量量化编码。对统计特性未知的信源编码称为通用编码。

应用

表1 信源编码实例表

以简单的数据压缩为例即可说明信源编码的应用。若有一离散、无失真、无记忆信源，它含有五种符号U0～U4及其对应概率Pi，对它进行两种编码：等长码和最佳赫夫曼码（见表1）。

其中，等长码的平均码长：=3，即三位码。若采用赫夫曼编码，平均码长，即不足两位码。这就是说，数据压缩了以上。

通信系统模型

[信源]->[信源编码]->[信道编码]->[信道传输+噪声]->[信道解码]->[信源解码]->[信宿]