- Главная
- Разное
- Бизнес и предпринимательство
- Образование
- Развлечения
- Государство
- Спорт
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Религиоведение
- Черчение
- Физкультура
- ИЗО
- Психология
- Социология
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Что такое findslide.org?
FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.
Обратная связь
Email: Нажмите что бы посмотреть
Презентация на тему Технологии сжатия данных
Содержание
- 2. ВведениеСжатие данных (англ. data compression) — алгоритмическое преобразование данных,
- 3. Принципы сжатия данных В основе любого способа
- 4. Сжатие без потерьПример кодирования двоичных последовательностейБольшинство алгоритмов
- 5. Сжатие с потерямиВ трансформирующих кодеках фреймы изображений
- 6. Анализ методов сжатия графической информацииДля различных типов изображения целесообразно применять подходящие типы алгоритмов сжатия.
- 7. ПримерыФорматы сжатия с потерями информации :JPEG -
- 8. Алгоритмы сжатия без потерьалгоритм RLE (Run Length Encoding); алгоритмы группы KWE(KeyWord Encoding); алгоритм Хаффмана.
- 9. KWE-кодирование
- 10. Алгоритм сжатия с потерями-JPEG
- 11. Характеристики алгоритмов сжатия и их применимостьКоэффициент сжатияобъём исходных данныхобъём сжатыхЧем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм эффективнее.
- 12. Следует отметить:Если k = 1, то алгоритм не производит сжатия.Если k
- 13. Допустимость потерьДля некоторых типов данных искажения не
- 14. Алгоритмы сжатия данных неизвестного форматаИмеется два основных
- 15. Скачать презентацию
- 16. Похожие презентации
ВведениеСжатие данных (англ. data compression) — алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения их объёма.Сжатие основано на устранении избыточности
Слайд 2
Введение
Сжатие данных (англ. data compression) — алгоритмическое преобразование данных, производимое
с целью уменьшения их объёма.
Слайд 3
Принципы сжатия данных
В основе любого способа сжатия лежит
модель избыточности.
Модель избыточности может быть :
Статической
Либо может строиться
или параметризоваться на этапе сжатия (восстановления)Все методы делятся на :
Сжатие без потерь
Сжатие с потерями
Слайд 4
Сжатие без потерь
Пример кодирования двоичных последовательностей
Большинство алгоритмов сжатия
без потерь работают в две стадии:
на первой генерируется
статистическая модель для входящих данных, вторая отображает входящие данные в битовом представлении, используя модель для получения чаще используемых данных.
замена
исходный код
результат сжатия
Такая подстановка является префиксным кодом
Слайд 5
Сжатие с потерями
В трансформирующих кодеках
фреймы изображений или
звука трансформируются в новое базисное пространство
производится квантование.
Трансформация
может осуществляться либо для всего фрейма целиком
либо поблочно
Результат затем сжимается энтропийными методами.
В предсказывающих кодеках
предыдущие и/или последующие отсчеты данных используются для того, чтобы предсказать текущий отсчет изображения или звука.
Ошибка между предсказанными данными и реальными вместе с добавочной информацией, необходимой для производства предсказания, затем квантуется и кодируется.
Существуют две основных схемы сжатия с потерями:
Слайд 6
Анализ методов сжатия графической информации
Для различных типов изображения
целесообразно применять подходящие типы алгоритмов сжатия.
Слайд 7
Примеры
Форматы сжатия с потерями информации :
JPEG - для
графических данных;
MPG - для видеоданных;
MP3 - для
аудиоданных.Форматы сжатия без потери информации:
GIF, TIFF - для графических данных;
AVI - для видеоданных;
ZIP, ARJ, RAR, CAB, LH - для произвольных типов данных.
Слайд 8
Алгоритмы сжатия без потерь
алгоритм RLE (Run Length Encoding);
алгоритмы
группы KWE(KeyWord Encoding);
алгоритм Хаффмана.
Слайд 11
Характеристики алгоритмов сжатия и их применимость
Коэффициент сжатия
объём исходных
данных
объём сжатых
Чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм эффективнее.
Слайд 12
Следует отметить:
Если k = 1, то алгоритм не производит сжатия.
Если
k
сжатия может быть как постоянным ,так и переменным.Во втором случае он может быть определён либо для каждого конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
средний (обычно по некоторому тестовому набору данных);
максимальный (случай наилучшего сжатия);
минимальный (случай наихудшего сжатия);
Слайд 13
Допустимость потерь
Для некоторых типов данных искажения не допустимы
в принципе. В их числе -
символические данные
жизненно важные данные
многократно
подвергаемые сжатию и восстановлению промежуточные данные при многоэтапной обработке графических, звуковых и видеоданных.
Слайд 14
Алгоритмы сжатия данных неизвестного формата
Имеется два основных подхода
к сжатию данных неизвестного формата:
На каждом шаге алгоритма сжатия
очередной сжимаемый символ либо помещается в выходной буфер сжимающего кодера как есть,
либо группа из нескольких сжимаемых символов заменяется ссылкой на совпадающую с ней группу из уже закодированных символов.
Для каждой сжимаемой последовательности символов однократно либо в каждый момент времени
собирается статистика её встречаемости в кодируемых данных.
На основе этой статистики вычисляется вероятность значения очередного кодируемого символа .
После этого применяется та или иная разновидность энтропийного кодирования, например, арифметическое кодирование или кодирование Хаффмана.
