本研究的主要目的在於利用應用因素分析方法，萃取出具有良好壓縮效果的符號串列，進而淘汰不具有壓縮效果、甚至會使得編碼過長的符號集，以有效提高壓縮比。本研究配合高階馬可夫過程、疊代法、Huffman編碼法等編碼流程，對各種類型的檔案進行實作以及分析的工作，並實驗出在不同的情形下，其壓縮效果的差異以及背後可能隱含的意義。
　　本研究所提出的決斷值理論，係依據因素分析理論以及Huffman樹之特性所建構而成。共分為三種模式：
一、 特徵值之編碼長度修正
二、 特徵值之標準化修正
三、 斜坡檢定準則
其中特徵值之編碼長度修正為動點決斷值估算，其目的在於估算高階馬可夫樹之檔案分布，並修正定點決斷值可能造成壓縮效果降低的缺點；特徵值之標準化修正以及斜坡檢定準則皆由因素分析理論所推演出來，為定點決斷值估算，用作決斷值的標準之一。
　　本研究所提出的決斷值理論基礎，改進了經過高階馬可夫過程後，記錄符號集頻率的機率表大幅膨脹的問題，並且隨著馬可夫過程階次的提高，更有效的增進檔案的壓縮效果。

The main purpose of this study is to propose a decisive-point theory for extraction some symbol sequences which can increase compression ratio by using factor analysis methods, and then to delete the symbol sequences which are not having compression ratio, or encoding longer coding lengths. This study uses high-level Markov process, iteration methods, and Huffman coding for analyzing most kinds of data. Furthermore, in some different situations, we try to find the implication which makes different compression ratios.
The decisive-point theory divides into three parts.
1. Coding correcting of eigenvalue method.
2. Eigenvalue standardized method.
3. Cattell Scree test criterion.
In these parts, Coding correcting of eigenvalue method is indefinite-estimating theory which is to estimate data’s characteristics of high-level Markov process, and to correct the shortcomings of steady-estimating theory, eigenvalue standardized method and Cattell Scree test criterion.
This study improve on problems of inflated statistic tables of high-level Markov process. By stepping up levels of Markov process, we can increase data’s compression ratio by decisive-point theory.

第一章 緒論…………………………………………………1
第一節 研究動機
第二節 研究目的
第三節 研究問題
第四節 研究限制
第五節 名詞釋義
第二章 文獻探討……………………………………………12
第一節 靜態Huffman編碼法
第二節 馬可夫過程
第三節 高階馬可夫過程之疊代法
第四節 因素分析
第三章 研究方法……………………………………………27
第一節 研究架構
第二節 問題分析
第三節 理論推演
第四節 系統環境
第四章 研究結果與討論……………………………………46
第一節 系統架構
第二節 系統實作
第三節 實作結果與分析
第五章 結論與建議…………………………………………65
第一節 結論
第二節 建議
參考文獻……………………………………………………… 69
附錄一 全彩影像各階次之檔案機率表…………………… 71
附錄二 英文文件檔之內容…………………………………105

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