Сжатие информации без потерь реферат

    В таком варианте алгоритм почти не нашел практического применения и был значительно модернизирован. Вычисление коэффициентов сжатия и оценка их эффективности. Интервал, соответствующий корню, есть [0, freq[root]], он должен содержать f. Способность системы осуществлять прием информации в условиях наличия помех. Текст источника можно рассматривать как буквальное представление дроби, использующей систему исчисления, где каждая буква в алфавите используется в качестве числа, а интервал значений, связанных с ней зависит от частоты встречаемости этой буквы. Сжатие информации в ПК.

    Общие сведения Энтропия и количество информации Под энтропией в теории информации понимают меру неопределенности например, меру потерь реферат состояния некоторого объекта. Комбинаторная, вероятностная и алгоритмическая оценка количества информации Наиболее простым способом оценки количества информации является комбинаторный подход. Тогда энтропия N Обозначим через р у х условную вероятность того, что наступит событие у если событие х уже наступило.

    В таком случае условная информации без для переменной Y, которая может принимать М значений y i с условными вероятностями р у i х будет Приведенные формулы показывают, что вне зависимости от того, как были получены вероятности наступления следующих событий, для кодирования события с вероятностью р достаточно — log 2 p бит в полном соответствии с теоремой Шеннона об оптимальном кодировании.

    Моделирование и кодирование Энтропия набора данных, а значит и максимально возможная степень сжатия, зависит от модели. Некоторые алгоритмы сжатия потерь реферат Алгоритм LZ77 Этот словарный алгоритм сжатия является самым старым среди методов LZ. Скользящее окно имеет длину N, т. В процессе работы словарь пополняется аптечных клиентов доклад следующему закону: 1. Так как словарь первоначально не пустой, такое слово всегда найдется; 2.

    Изменения коснулись принципов управления словарем его расширения и обновления и способа формирования выходного кода: Птак как словарь увеличивается постепенно и одинаково для кодировщика и декодировщика, для кодирования позиции нет необходимости использовать [logV max ] бит, а можно брать лишь [logV] бит, где V-текущий объем словаря.

    Выходной код также формируется несколько иначе сравните с предыдущим описанием : 1. В словаре ищется слово str, максимально совпадающее с текущим кодируемым словом в позицииpos исходного текста; 2. Указатель в исходном тексте pos смещается на str сжатие дальше к символу В. Алгоритм PPM Алгоритм PPM prediction by partial matching - это метод контекстно-ограниченного моделирования, позволяющий оценить вероятность символа в зависимости от предыдущих символов.

    BWT - преобразование и компрессор BWT-компрессор Преобразование Барроуза — Уиллера - сравнительно новая и революционная техника для сжатия информации в особенности-текстовоснованная на преобразовании, открытом в г.

    • На следующем шаге то же происходит с узлами Б и В, так как теперь эта пара имеет самый меньший вес в дереве.
    • Каждый внутренний узел в дереве кодов должен иметь доступ к двум своим наследникам и к своему родителю.
    • Заметим, что количество информации может быть дробным.
    • Кнут предложил локально адаптированный алгоритм Хаффмана, в котором код, используемый для очередной буквы определяется n последними буквами.
    • Полный список смотрите в Категория:Сжатие данных.
    • Алгоритмов, которые могли бы без потери информации сжать строку к меньшему числу бит, чем составляет ее энтропия, не существует.

    Выбираются два свободных узла дерева с наименьшими весами. Создается их родитель с весом, равным их суммарному весу. Родитель добавляется в список свободных узлов, а двое его детей удаляются из этого списка. Одной дуге, выходящей из родителя, ставится в соответствие бит 1, другой - бит 0. Окончательное дерево кодирования Хаффмана Чтобы определить код для каждого из символов, входящих в сообщение, мы должны пройти путь от листа дерева, соответствующего этому символу, до корня дерева, накапливая биты при перемещении по ветвям дерева.

    Дня данной таблицы символов коды Хаффмана будут выглядеть следующим образом. А 0 Сжатие информации без потерь реферат В Г Д Поскольку ни один из полученных кодов не является префиксом другого, они могут быть однозначно декодированы при чтений их из потока. Арифметическое кодирование Алгоритм арифметического кодирования Арифметическое сжатие - достаточно изящный метод, в основе которого лежит очень простая идея.

    Распишем вероятности появления каждого символа в тексте в порядке убывания и соответствующие этим символам диапазоны: Символ Частота Вероятность Диапазон О 3 0. Используя исходную таблицу диапазонов, кодируем текст "КОВ. Символ "К" [0. Символ "О" [0. Символ "В" [0.

    В дальнейшем будем называть их диапазонами соответствующих символов. В то же время кодирование не является серьезной проблемой. Заметьте, что каждая буква, сжатая арифметическим методом требует обращения к процедуре findrange, за которым следует вызов update. Заметим, что количество информации может быть дробным.

    Символ ". Графический процесс кодирования первых трех символов можно представить так, как на рис. Графический процесс кодирования первых трех символов Таким образом, окончательная длина интервала равна произведению вероятностей всех встретившихся символов, а его начало зависит от порядка следования символов в потоке. Реализация алгоритма арифметического кодирования Ниже показан фрагмент псевдокода процедур кодирования и декодирования.

    Реализация модели В языке Си байт представляет собой целое число от 0 до тип char. Страницы: 1 2. Похожие рефераты:.

    Сжатие информации без потерь реферат 692

    Алгоритмы поиска в тексте Алгоритм грубой силы и простой вариант алгоритма Бойера-Мура. Более эффективный вариант. Немного относительно методов упаковки данных Running. LZW - История этого алгоритма начинается с опубликования в мае г. Зивом J. Ziv и А.

    Сжатие без потерь

    Лемпелем A. Расчет информационных характеристик дискретного канала Схема и коэффициент эффективности дискретного канала. Функции блоков, свойства канальных матриц, информационные характеристики источника сообщений и приемника. Теоремы Шеннона о критической скорости, криптографическому и помехоустойчивому кодированию.

    [TRANSLIT]

    Кодирование информации Основные понятия и определения кодирования информации. Кодовая комбинация и ее длина.

    [TRANSLIT]

    Классификация кодов по различным признакам, способы их представления, назначение. Представление в виде кодовых деревьев или многочленов, матричное и геометрическое. Количественная мера информации Основы теории передачи информации. Экспериментальное изучение количественных аспектов информации. Количество информации по Хартли и К. Частотные характеристики текстовых сообщений. Количество информации как мера снятой неопределенности.

    Кодирование Оптимальное статистическое экономное кодирование. Основные понятия и определения теории кодирования. Принципы построения оптимальных кодов. Способность системы осуществлять прием информации в условиях наличия помех. Увеличение мощности сигналов. Кодирование информации. Код Рида-Малера Разработка алгоритма и программы кодирования и декодирования данных кодом Рида-Малера. Понятие избыточных кодов, их применение. Корелляционный код. Сжатие информации без потерь реферат построения простых помехоустойчивых кодов Рида-Маллера.

    Сжатие информации без потерь реферат частных случаев. Поэтому при сжатии фотографических изображений и вообще, изображений, в которых нет резких границ между цветами можно исключить информацию о цвете части пикселов.

    При распаковке же определять его по соседним. На практике чаще всего применяется метод, использующий более сложную обработку, -- JPEG Он позволяет сжимать изображение в десятки. С учетом особенностей восприятия человеком информации строятся также методы сжатия с потерями видеоизображения наиболее распространены сейчас методы MPEG15 и звука.

    Естественно, сжатие с потерями может использоваться только программами, предназначеными для обработки конкретных видов данных например, графическими редакторами.

    Заметим, что не стоит пытаться сжать файлы, которые уже были сжаты: размер их либо уменьшится совсем незначительно, либо даже увеличится. На самом деле, конечно, используются коды цветов и коды, указывающие либо сколько раз повторяется следующий байт, либо сколько следующих байтов -- неповторяющиеся.

    На этой идее основан широко использующийся для сжатия различных данных метод LZW, названный так по первым буквам фамилий его разработчиков: Lempel, Ziv и Welch. Joint Photographic Experts Group англ. О проекте. Расширенный поиск. На главную. Сжатие данных без потерь англ. При этом оригинальные данные полностью восстанавливаются из сжатого состояния. Этот тип сжатия принципиально отличается от сжатия данных с потерями. Для каждого из типов цифровой информации, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь.

    Сжатие данных без потерь используется во многих приложениях. Например, оно используется во всех файловых архиваторах. Оно также используется как компонент в сжатии с потерями. Сжатие без потерь используется, когда важна идентичность сжатых данных оригиналу. Бентли предлагает использовать эвристическую технику перемещения в начало move-to-front для организации списка последних использованных слов предполагая, что текст источника имеет лексическую словарную структуру в соединении с локально адаптированным кодом Хаффмана для кодирования сжатие информации без потерь реферат пробелов в списке.

    Этот код Хаффмана проблемное на уроках доклад периодическое уменьшение весов всех букв дерева посредством умножения их на постоянное число, меньше 1. Похожий подход использован и для арифметических кодов.

    Периодическое уменьшение весов всех букв в адаптивном коде Хаффмана или в арифметическом коде даст результат во многих отношениях очень схожий с результатом работы описанного здесь алгоритм расширения.

    Метод Шеннона-Фано

    Компактные структуры данных, требуемые алгоритмом расширяемого префикса, позволяют реализуемым моделям Маркова без потерь дело с относительно большим числом состояний. Например, модели более чем с 30 состояниями могут быть реализованы в К памяти, как это сделано в команде сжатия в системе ЮНИКС Беркли.

    Предлагаемая здесь программа может быть изменена для модели Маркова посредством добавления одной переменной state и массива состояний для каждого из 3-х массивов, реализующих дерево кодов. Деревья сжатие информации без потерь реферат для всех состояний могут бытьинициированы одинаково, и один оператор необходимо добавить в конец процедуры splay для изменения состояния на основании анализа предыдущей буквы или в более сложных моделях, на основании анализа предыдущей буквы и предыдущего состояния.

    Для системы с n состояниями, где предыдущей буквой была С, легко использовать значение С mod n для определения следующего состояния. Такая модель Маркова слепо переводит каждую n-ю букву алфавита реферат одно состояние. Для сжатия текстового, объектного и графического файл 8 файлов значения n изменялись в пределах от 1 до Результаты этих опытов показаны на рисунке 6. Для объектного файла было достаточно модели с 64 состояниями, чтобы добиться результата, лучшего чем у команды сжатия, основанной на методе Зива-Лемпела, а модель с 4 состояниями уже перекрывает H.

    Для текстового файла модель с 64 состояниями уже близка по результату к команде сжатия, а модель с 8 состояниями достаточна для преодоления барьера H. Для графических данных файл 8 модели с 16 состояниями достаточно, чтобы улучшить сжатие информации команды сжатия, при этом все модели по своим результатам великолепно перекрывают H.

    Модели Реферат активный отдых более чем с 8 состояниями были менее эффективны, чем простая статичная модель, применяемая к графическим данным, а самый плохой результат наблюдался для модели с 3 состояниями.

    Это получилось по той причине, что использование модели Маркова служит помехой локально адаптированному поведению алгоритма расширяемого префикса. Оба алгоритма, Л- и расширяемого префикса, выполняются по времени прямо пропорционально размеру выходного файла, и в обоих случаях, выход в наихудшем варианте реферат длину O Hт.

    Постоянные коэффициенты отличаются, поскольку алгоритм расширяемого префикса производит меньше работы на бит вывода, но в худшем случае производя на выходе больше битов. Для 13 файлов, представленных в таблице I, Лалгоритм выводит в среднем 2К битов в секунду, когда как алгоритм расширяемого префикса - более 4К битов в секунду, т.

    Оба алгоритма были реализованы на Паскале, сходным по описанию с представленным здесь языком. Tекст, полученный при сжатии арифметических данных, рассматривается без потерь качестве дроби, где каждая буква в алфавите связывается с некоторым подинтервалом открытого справа интервала [0,1. Текст источника можно рассматривать как буквальное представление дроби, использующей систему исчисления, где каждая буква в алфавите используется в качестве числа, а интервал сжатие, связанных с ней зависит от частоты встречаемости этой буквы.

    Первая буква сжатого текста самая "значащая" цифра сжатие информации без потерь реферат быть информации нахождением буквы, полуинтеpвал которой включает значение пpедставляющей текст дроби. После определения очередной буквы исходного текста, дробь пересчитывается для нахождения следующей.

    При реализации алгоритма арифметического кодирования использовался язык C и визуальная среда программирования Microsoft Visual Studio Поиск кодовых слов в остатке.

    Это осуществляется вычитанием из дроби основы связанной с найденной буквой подобласти, и делением результата на ширину ее полуинтервала. После завершения этой операции можно декодировать следующую букву. В качестве примера арифметического кодирования рассмотрим алфавит из 4-х букв A, B, C, D с вероятностями 0.

    Доклад на тему страхование вкладов физических лиц30 %
    Доклад 500 дней по истории20 %
    Экологические проблемы сельского хозяйства доклад96 %

    Деление интервала легко осуществляется посредством накопления вероятностей каждой буквы алфавита и ее предшественников. Дан сжатый текст 0. Пересчет дает результат: 0.

    Пересчет дает: 0.

    Сжатие информации

    Первоочередной проблемой здесь является высокая точность сжатие для понимания и опеpиpования со сплошным битовым потоком, каковым выглядит сжатый текст, рассматриваемый в качестве числа. Эта проблема была решена в году. Эффективность сжатия методом статичного арифметического кодирования будет равна Hтолько при использовании арифметики неограниченной точности.

    Но и ограниченной точности большинства машин достаточно, чтобы позволять осуществлять очень хорошее вегетативне розмноження реферат. Целых переменных длиной 16 битов, битовых произведений и делимых достаточно, чтобы результат адаптивного арифметического сжатия лежал в нескольких информации от предела и был едва ли не всегда немного лучше, чем у оптимального адаптированного кода Хаффмана, предложенного Уитером.

    Как и в случае кодов Хаффмана, статичные арифметические коды требуют двух проходов или первоначального знания частот букв. Адаптированные арифметические коды требуют эффективного алгоритма для поддержания и изменения информации о бегущей и реферат частотах по мере обработки букв.

    Простейший путь для этого - завести счетчик для каждой буквы, увеличивающий свое значение на единицу всякий раз, когда встречена сама эта буква или любая из следующих после нее в алфавите.

    В соответствии с этим подходом, частота буквы есть разница между числом ее появлений и числом появлений ее предшественников. Этот простой подход может потребовать O n операций над буквой n-арного алфавита. В реализованном на Си Уиттеном, Нейлом и Клири алгоритме сжатия арифметических данных, среднее значение было улучшено посредством использования дисциплины move-to-front, что сократило количество счетчиков, значения которых измененяются каждый раз, сжатие информации без потерь реферат, когда обрабатывается буква.

    Дальнейшее улучшение организации распределения накопленной частоты требует коренного отхода от простых СД. Требования, которым должна отвечать эта СД лучше изучить, если выразить ее через абстрактный тип данных со следующими пятью операциями: initialize, update, findletter, findrange и maxrange.

    Операция инициализации устанавливает частоту без букв в 1, и любое не равное нулю значение будет действовать до тех пор, пока алгоритм кодирования и раскодирования используют одинаковые начальные частоты. Начальное реферат частоты, равное нулю, будет присваиваться символу в качестве пустого интервала, т. Операция update c увеличивает частоту буквы.

    Функции findletter и findrange обратны друг другу, и update может выполнять любое изменение порядка алфавита, пока сохраняется эта обратная связь. В любой момент времени findletter f, c, min, max будет возвращать букву c и связанный с нею накапливаемый частотный интервал [ min, maxгде f [ min, max. Обратная функция findrange c, min, max будет возвращать значения min и max для данной буквы c. Алгоритмы сжатия текстов и файлов неизвестного потерь.

    Программные средства для сжатия данных - архиваторы.

    Сжатие информации без потерь реферат 9053

    Сжатие данных с потерями информации. Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь. Сжатие информации.

    Сколько стоит написать твою работу?

    Форматы графических файлов. Программы управления сжатием и развертыванием информации. Особенности графической информации и способы ее кодирования. Принципы сжатия звуковой информации на основе алгоритмов MPEG. Реализация алгоритма анализа эффективности сжатия данных.