分布式视频编码（Distributed Video Coding）基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论，对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码，然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码。它与传统的视频编码技术的区别在于：传统的技术标准通常都用于在编码端充分挖掘视频信号的冗余信息，因此编码复杂度一般是解码复杂度的5～10倍，适合于对视频信号一次编码、多次解码的场合（如视频广播、视频点播、视频光盘存储等）；而分布式视频编码具有编码器复杂度低、编码端耗电量

分布式视频编码（Distributed Video Coding）基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论，对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码，然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码。

以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征，从而实现数据处理。

传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取