DEFAULT 

Реферат на тему сжатие данных

Панфил 2 comments

Организация файловой системы 4. Основные операции редактора по работе с документами. Если в течение 5 минут не придет письмо, пожалуйста, повторите заявку. Реферат: Алгоритм обчислення виразу за його ЗПЗ. Расширение достигается при обходе дерева от старого корня к целевому узлу и совершении пpи этом локальных изменений, поэтому цена расширения пропорциональна длине пройденного пути. Фонетико-фонематическое недоразвитие речи у детей. Еще более сложными являются эвристические методы обновления словарей в зависимости от частоты использования тех или иных слов LRU, TAG.

Алгоритмы обратимых методов При исследовании методов сжатия данных следует иметь в виду существование следующих доказанных теорем. Для любой последовательности данных существует теоретический предел сжатия, который не может быть превышен без потери части информации. Для любого алгоритма сжатия можно указать такую последовательность данных, для которой он обеспечит лучшую степень сжатия, чем другие методы.

Для любого алгоритма сжатия можно указать такую реферат на тему сжатие данных данных, для которой данный алгоритм вообще не позволит получить сжатия. Таким образом, обсуждая различные методы сжатия, следует иметь в виду, что наивысшую эффективность они демонстрируют для данных разных типов и разных объемов.

Алгоритм RLE В основу алгоритмов RLE положен принцип выявления повторяющихся последовательностей данных и замены их простой структурой, в которой указывается код данных и коэффициент повтора. Программные реализации алгоритмов RLE отличаются простотой, высокой скоростью работы, но в среднем обеспечивают недостаточное сжатие. Наилучшими объектами для данного алгоритма являются графические файлы, в которых большие одноцветные участки изображения кодируются длинными последовательностями одинаковых байтов.

Этот метод также может давать заметный выигрыш на некоторых типах файлов баз данных, имеющих таблицы с фиксированной длиной полей. Для текстовых данных методы RLE, как правило, неэффективны.

Последствия доклада о культе личности сталинаРеферат партизанское движение в отечественной войне 1812 года
Моя профессия слесарь рефератЦель проведения контрольной работы по английскому языку
Контрольная работа отделы растенийДоклад русский язык межнационального общения

Алгоритм KWE В основу алгоритмов кодирования по ключевым словам Keyword Encoding положено кодирование лексических единиц исходного документа группами байтов фиксированной длины. Примером лексической единицы может служить слово последовательность символов, справа и слева ограниченная пробелами или символами конца абзаца.

Результат кодирования сводится в таблицу, которая прикладывается к результирующему коду и представляет собой словарь. Обычно для англоязычных текстов принято использовать двухбайтную кодировку слов.

Образующиеся при этом пары байтов называют токенами. Эффективность данного метода существенно зависит от длины документа, поскольку из-за необходимости прикладывать к архиву словарь длина кратких документов не только не уменьшается, но даже возрастает. Данный алгоритм наиболее эффективен для англоязычных текстовых документов и файлов баз данных. Для русскоязычных документов, отличающихся увеличенной длиной слов и большим количеством приставок, суффиксов и окончаний, не всегда удается ограничиться двухбайтными токенами, и эффективность метода заметно снижается.

Алгоритм Хафмана В основе этого алгоритма лежит кодирование не байтами, а битовыми группами. Перед началом кодирования производится частотный анализ кода документа и выявляется частота повтора каждого из встречающихся символов. Чем чаще встречается тот или иной символ, тем меньшим количеством битов он кодируется соответственно, чем реже встречается символ, тем длиннее его кодовая битовая последовательность. Образующаяся в результате кодирования иерархическая структура приклады вается к сжатому документу в качестве таблицы соответствия.

Пример кодирования символов русского алфавита представлен на рис. Как видно из схемы, представленной на рис. Однако ничто не мешает использовать и последовательности длиной до 20 бит — тогда можно закодировать до лексических единиц это могут быть не символы, а группы символов, слоги и даже слова.

Практика также показывает, что его эффективность зависит реферат на тему сжатие данных от заданной предельной длины кода размера словаря. В среднем, наиболее эффективными оказываются архивы с размером словаря от до! В связи с этим, современные средства архивации данных используют более сложные алгоритмы, основанные на комбинации нескольких теоретических методов. Проверьте почту. Если в течение 5 минут не придет письмо, возможно, допущена ошибка в адресе. В таком случае, пожалуйста, повторите заявку.

Если в течение 5 минут не придет письмо, пожалуйста, повторите заявку. Отправить на другой номер? Сообщите промокод во время разговора с менеджером. Промокод можно применить один раз при первом заказе. Тип работы промокода - " дипломная работа ". Алгоритмы сжатия данных Курсовая реферат на тему сжатие данных Алгоритмы сжатия данных Содержание Введение Общие сведения Энтропия и количество информации Комбинаторная, вероятностная и алгоритмическая оценка количества информации Моделирование и кодирование Некоторые алгоритмы сжатия данных Алгоритм LZ77 Алгоритм LZLZW84 Алгоритм PPM BWT - преобразование и компрессор Кодирование Хаффмана Арифметическое кодирование Алгоритм арифметического кодирования Реализация алгоритма арифметического кодирования Реализация модели Доказательство правильности декодирования Приращаемая передача и получение Отрицательное переполнение Переполнение и завершение Адаптивная модель для арифметического лирический герой в поэзии Эффективность сжатия Заключение Список литературы Приложение 1.

Программный код Приложение 2. Интерфейс программы Введение Основоположником науки о сжатии информации принято считать Клода Шеннона. Общие сведения Энтропия и количество информации Под энтропией в теории информации понимают меру неопределенности например, меру реферат на тему сжатие данных состояния некоторого объекта.

Сколько стоит написать твою работу?

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 энтропия 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 реферат на тему сжатие данных.

Моделирование и кодирование Энтропия набора данных, а значит и максимально возможная степень сжатия, зависит от модели. Некоторые алгоритмы сжатия данных Алгоритм LZ77 Этот словарный алгоритм сжатия является самым старым среди методов LZ. Скользящее окно имеет длину N, т. В процессе работы словарь пополняется по следующему закону: 1.

[TRANSLIT]

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.

Реферат на тему сжатие данных 4821765

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 байт 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.

Отправить на другой номер? Для системы с n состояниями, где предыдущей буквой была С, легко использовать значение С mod n для определения следующего состояния. 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. Функции блоков, свойства канальных матриц, информационные характеристики источника сообщений и приемника. Первоочередной проблемой здесь является высокая точность арифметики для понимания и опеpиpования со сплошным битовым потоком, каковым выглядит сжатый текст, рассматриваемый в качестве числа.

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 данных 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 тему сжатие, накапливая биты при перемещении по ветвям дерева.

Дня данной таблицы символов коды Хаффмана будут выглядеть следующим образом. А 0 Б 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 изобретение мобильного доклад, в основе которого лежит реферат 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. Тему ". Графический процесс кодирования первых трех символов можно представить так, как на рис. Графический процесс кодирования первых трех символов Таким образом, сжатие данных 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 реферат до тип char. Страницы: 1 2. Похожие рефераты:.

Реферат на тему сжатие данных 6215

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.

Реферат: Алгоритмы сжатия данных

Лемпелем A. Расчет информационных характеристик дискретного канала Схема и коэффициент эффективности дискретного канала. Функции блоков, свойства канальных матриц, информационные характеристики источника сообщений и приемника.

Сжатие данных

Теоремы Шеннона реферат на тему сжатие данных критической скорости, криптографическому и помехоустойчивому кодированию. Кодирование информации Основные понятия и определения кодирования информации.

Кодовая комбинация и ее длина. 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. Модели Маркова 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 имеет длину O Hт. Постоянные коэффициенты отличаются, поскольку алгоритм расширяемого префикса производит реферат на тему сжатие данных работы на бит вывода, но в худшем случае производя на выходе больше битов.

Для 13 файлов, реферат на тему сжатие данных 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 в качестве дроби, где каждая буква в алфавите связывается с некоторым подинтервалом открытого план эссе обществознание 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 значений, связанных с ней зависит от частоты встречаемости этой буквы. Первая буква сжатого текста самая "значащая" цифра может быть декодирована нахождением буквы, полуинтеpвал которой включает значение пpедставляющей текст дроби. После определения очередной буквы исходного текста, дробь пересчитывается для нахождения следующей.

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.

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

Реферат на тему сжатие данных 6737

Пересчет дает: 0. Первоочередной проблемой здесь является высокая точность арифметики 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 сжатие. Целых переменных длиной 16 битов, битовых произведений и делимых достаточно, чтобы результат адаптивного арифметического сжатия лежал в нескольких процентах 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 накапливаемой 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 реферат на тему сжатие данных 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, когда обрабатывается буква.

Дальнейшее улучшение реферат на тему сжатие данных 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, реферат потребление и сбережение инвестиций, findrange и maxrange.

Операция инициализации устанавливает частоту всех букв в 1, и любое не равное нулю значение будет действовать до тех пор, пока алгоритм кодирования и раскодирования используют одинаковые начальные частоты. Начальное значение 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.

Этот словарный алгоритм сжатия является самым старым среди методов LZ. Итоговое дерево отличается только метками внутренних узлов и переменой местами наследников некоторых из них. Создание и сохранение текстовых документов в Блокноте. Ответ придет письмом на почту и смс на телефон.

Функция maxrange возвращает сумму всех частот всех букв алфавита, она нужна для перечисления накопленных частот в интервале [ 0, 1. Ключом к реализации СД, накапливающей значение частот и в худшем случае требующей для каждой буквы менее, чем O n операций для n-буквенного алфавита, является представление букв алфавита в качестве листьев дерева.

SECON 2014 - Метаданные и автогенерация кода (Павел Щеваев)

Каждый лист дерева имеет вес, равный частоте встречаемой буквы, вес каждого узла представляет собой сумму весов его наследников. Рисунок 7 демонстрирует такое дерево для 4-х-буквенного алфавита A, B, C, D с вероятностями 0.

Функция maxrange на таком дереве вычисляется элементарно - она просто возвращает вес корня. Функции update и findrange могут быть вычислены методом обхода дерева от листа к корню, а функция findletter - от корня к листу.

ТЕМА 7. СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ

СД для представления дерева накапливаемых частот по существу такие же, как и рассмотренные ранее для представления дерева кодов префиксов, с добавлением массива, хранящего частоты каждого узла. Инициализация этой структуры включает в себя не только построение древовидной СД, но и инициализацию частот каждого листа и узла следующим образом:. Для того, чтобы отыскать букву и соответствующий ей интервал накопленной частоты, когда известна отдельная накопленная частота, необходимо обойти дерево начиная с корня по направлению к букве, производя беглое вычисление интервала частот, соответствующего текущей ветке дерева.

Интервал, соответствующий корню, есть [0, freq[root]], он должен содержать f. Они не пересекаются, поэтому путь вниз по реферат на тему сжатие данных будет таким, что f содержится в подинтервале, связанном с каждым узлом на этом пути. Это показано в следующей процедуре:. Чтобы найти связанный с буквой частотный интервал, процесс, описанный в findsymbol должен происходить в обратном направлении.

Первоначально единственной информацией, известной о букве узла дерева i, есть частота этой буквы freq[i]. Это означает, что интервал [0, реферат на тему сжатие данных будет соответствовать какойлибо букве, если весь алфавит состоит из нее. Предположим, что имеется алгоритм для сравнения пары букв сам алгоритм будет описан загрязнение воздуха доклад на английском. Бесплатно скачать реферат "Алгоритмы сжатия данных" в полном объеме.

Реферат: Алгоритмы сжатия данных В этой работе описывается способ улучшения сжатия файлов формата DjVu. Файл формата DjVu хранит в сжатом виде одно или несколько растровых изображений, при этом, чем больше эти из Рефераты по рубрикам:. JAMM делает значимый шаг в направлении ранней профориентации подростков JAMM - организация, вовлеченная во многие благотворительные проекты, - видит счастливое профессиональное будущее наших детей, как успешное сочетание двух факторов: возможности самореализации и возможности финансово самостоятельно обеспечивать себя в будущем.

Знаете ли вы, что Капитан Кук был первым человеком, чья нога ступила на все континенты Земли, кроме Антарктиды. Реферат: Акционерные общества В условиях перехода к рыночным отношениям в экономике Украины и сложившейся в данный момент кризисной экономической и политической ситуации реферат на тему сжатие данных форм собственности играют дале Реферат: Алгебраические числа Алгебраические числа имеют широкое применение в теории чисел, алгебре, геометрии и других разделов математики.

В В папке DIR2 создать файл myfile3. Набранный текст сохранен в файле myfile3. Задание 4: Добавить в существующий файл arhivl. Задание5: Удалить из архива файл myfilel. Задание 7: Преобразовать файл myfile2. Задание 8:Создать архив arhiv3.

Список использованной литературы сжатие архиватор winrar преобразование Информатика, ч. Симонович и др. Размещено. Похожие рефераты:. Архиватор ZIP Архивный файл. Ключи и команды архиватора ZIP. Архиватор ZIP for Windows. Установка, запуск и настройка программы, ее назначение и описание. Сравнение с аналогами, достоинства и недостатки.

Изучение основных приемов работы с файлами и папками в ОС Windows 95 Теоретическое изучение и практическое применение приёмов работы с файлами в операционной системе Windows Файлы и папки: основные понятия и правила формирования имен файлов в Windows. Характеристика и анализ особенностей операций с файлами и папками.

Архиватор ZIP for Windows Заключение Список используемой литературы Введение: При эксплуатации компьютера по самым разным причинам возможны порча или потеря информации на магнитных дисках. Это может произойти из-за физической пор Архивация данных в Windows Архивация данных в Windows 9x. Архивы: форматы и инструменты.

Характеристика и работа с архиватором WinZip Инсталляция программы, ее преимущества, сравнительная характеристика.

Работа в программе, настройки, графическое меню, интерфейс, удобство управления, функциональность. Просмотр отдельных файлов в архиве, архивирование. Архивы, поддерживаемые WinZip.

Введение 3 2. Программы архивации 4 3. Архивный файл 6 4. PKZIP 7 4. ARJ 8 4. RAR 8 4.