рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Методы оптимального кодирования. Сжатие данных.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Методы оптимального кодирования. Сжатие данных.

Методы оптимального кодирования. Сжатие данных. - раздел Философия, Дисциплина Теория информации Тема №4: Оптимальное эффективное кодирование источников Процедуру Оптимального Кодирования Часто Называют Сжатием Данных. Та...

Процедуру оптимального кодирования часто называют сжатием данных.

Таким образом задача сжатия данных есть минимизация технических затрат на хранение или передачу информации путем оптимального кодирования. На практике используют два вида сжатия (кодирования):

1.Сжатие без потерь - устранение избыточности информации, не связанное с ее изменением, принципиально существенным для пользователя.

2. Сжатие с потерями – устранение избыточности информации, которое приводит к безвозвратной потере некоторой доли информации, но это не является принципиальным для восстановления информации в интересах пользователя.

Сжатие без потерь наиболее применимо к числовым и текстовым данным. Применительно к вычислительной технике сжатие позволяет уменьшить количество бит, необходимых для хранения и передачи заданной информации, что дает возможность передавать сообщения более быстро и хранить более экономно. Программы-архиваторы различных форматов данных ZIP, ARJ и др. работают на принципах и методах сжатия данных.

Методы сжатия информации были разработаны как математическая теория, которая долгое время (до первой половины 80-х годов XX века) мало использовалась в компьютерной технике.

Методы (алгоритмы) сжатия данных без потерь можно разделить на:

1.Статистические методы или алгоритмы. Например, методы Шеннона - Фано, Хаффмана и др. Они базируются на априорной информации о статистике (вероятностях появления) букв алфавита. Это главный недостаток таких кодов, так как статистика символов заранее неизвестна и эффективному кодированию должен предшествовать частотный анализ (анализ частоты появления символов в сообщении).

2.Адаптивные методы. Например, модифицированное кодирование Хаффмана, арифметическое кодирование. Здесь распределение вероятностей символов вначале считается равномерным на заданном интервале, а потом оно меняется во времени по мере накопления статистики.

3.Динамические методы (алгоритмы). Они являются универсальными и не нуждаются в априорной статистике. Например, метод Лемпела-Зива. LZ77 …LZW.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Дисциплина Теория информации Тема №4: Оптимальное эффективное кодирование источников

Тамбовский государственный технический университет... Кафедра Информационные системы... Дисциплина Теория информации...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Методы оптимального кодирования. Сжатие данных.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Тамбов 2010
Тема №4: Оптимальное (эффективное) кодирование источников. 4.1. Понятие кодирования. Кодовое дерево. В процессе кодирования каждая буква и

Теорема кодирования источников. Неравенство Крафта. Префиксный код.
Теорема Шеннона о кодировании источников устанавливает связь между средней длинной кодового слова и энтропией источника: Для любого дискретного источника без памяти X с конечным алфавитом

Метод кодирования Шеннона - Фано.
Буквы исходного алфавита записываются в порядке убывающей вероятности. Упорядоченное таким образом множество букв разбивается так, чтобы суммарные вероятности двух подмножеств были примерно равными

Метод кодирования Хаффмана.
Этот метод кодирования всегда дает оптимальный код, т.е. получаемая является минимальной. Буквы алфавит

Арифметическое кодирование.
Алгоритм Хаффмана , рассмотренный ранее, не может передавать на каждый символ сообщения, если не использовать блоковое кодирование, менее одного бита информации. Хотя энтропия источника с алфавитом

Алгоритм универсального кодирования методом Лемпела-Зива.
Этот метод относится к классу универсальных потому, что он не требует априорных знаний о статистике символов. Такой метод носит менее математически обоснованный, но более практический характер.

Особенности программ-архиваторов.
Если коды алгоритмов типа LZ передать для кодирования адаптивному алгоритму Хаффмана или арифметическому, то полученный двухшаговый алгоритм даст результат сжатия, подобный случайным программам: GZ

Сжатие с потерями.
Сжатие с потерями используется в основном для трех видов данных: 1.Полноцветная графика. 2. Звук. 3. Видеоинформация. Сжатие с потерями обычно происходит в два э