Pomer kompresie. Kompresia informácií Systémové požiadavky algoritmov

Akákoľvek látka pod vplyvom vonkajšieho tlaku môže byť stlačená, to znamená, že zmení svoj objem na jeden alebo iný stupeň. Takže plyny so zvyšujúcim sa tlakom môžu veľmi významne zmenšiť svoj objem. Pri zmene vonkajšieho tlaku kvapalina podlieha zmenám objemu v menšej miere. Stlačiteľnosť pevných látok je ešte menšia. Stlačiteľnosť odráža závislosť fyzikálne vlastnosti látku zo vzdialenosti medzi jej molekulami (atómami). Stlačiteľnosť je charakterizovaná kompresným pomerom (Rovnaké: kompresný pomer, kompresný pomer, objemový pomer elastickej rozťažnosti).

DEFINÍCIA

Pomer kompresie - toto fyzikálna veličina, ktorá sa rovná relatívnej zmene objemu vydelenej zmenou tlaku, ktorá spôsobí zmenu objemu látky.

Pre kompresný pomer existujú rôzne označenia, najčastejšie písmená alebo. Ako vzorec je kompresný pomer napísaný ako:

kde znamienko mínus odráža skutočnosť, že zvýšenie tlaku vedie k zmenšeniu objemu a naopak. V diferenciálnej forme je koeficient definovaný ako:

Objem súvisí s hustotou látky, preto pre procesy zmeny tlaku pri konštantnej hmotnosti môžete napísať:

Hodnota kompresného pomeru závisí od povahy látky, jej teploty a tlaku. Okrem všetkého vyššie uvedeného závisí kompresný pomer od typu procesu, pri ktorom sa tlak mení. V izotermickom procese sa teda kompresný pomer líši od kompresného pomeru v adiabatickom procese. Izotermický kompresný pomer je definovaný ako:

kde je parciálna derivácia pri T \u003d konšt.

Adiabatický kompresný pomer môžeme nájsť ako:

kde je parciálna derivácia pri konštantnej entropii (S). Pre tuhé látky sa faktory izotermickej a adiabatickej stlačiteľnosti líšia veľmi málo a tento rozdiel sa často zanedbáva.

Medzi adiabatickým a izotermickým stlačiteľným koeficientom existuje vzťah, ktorý sa odráža podľa rovnice:

kde a sú špecifické teplo pri konštantnom objeme a tlaku.

Jednotky kompresného pomeru

Základná merná jednotka SI pre faktor stlačiteľnosti je:

Príklady riešenia problémov

PRÍKLAD 1

Princípy kompresie informácií

Akákoľvek metóda kompresie informácií je založená na modeli zdroja informácií, konkrétnejšie na modeli redundancie. Inými slovami, na kompresiu informácií sa používajú niektoré informácie o tom, aký druh informácií sa komprimuje - bez toho, aby sme o nich mali nejaké informácie, nemožno absolútne predpokladať, ktorá transformácia zníži objem správy. Tieto informácie sa používajú v procese kompresie a dekompresie. Model nadbytočnosti je možné vytvoriť alebo parametrizovať aj počas fázy kompresie. Metódy, ktoré umožňujú zmenu modelu redundancie informácií na základe vstupných údajov, sa nazývajú adaptívne. Neadaptívne sú zvyčajne úzko špecifické algoritmy používané na prácu s presne definovanými a nezmenenými charakteristikami. Drvivá väčšina dostatočne univerzálnych algoritmov je adaptívnych na ten či onen stupeň.

Akákoľvek metóda kompresie informácií obsahuje dva navzájom obrátené prevody:

• kompresná konverzia;
• expanzia konverzia.

Kompresná transformácia poskytuje komprimovanú správu z originálu. Dekompresia zaisťuje, že pôvodná správa (alebo jej aproximácia) sa prijme z komprimovanej správy.

Všetky kompresné metódy sú rozdelené do dvoch hlavných tried

• žiadna strata,
• so stratami.

Zásadný rozdiel medzi nimi spočíva v tom, že bezstratová kompresia poskytuje schopnosť presnej rekonštrukcie pôvodnej správy. Stratová kompresia umožňuje získať iba určitú aproximáciu pôvodnej správy, to znamená odlišnú od pôvodnej správy, ale v rámci niektorých vopred určených chýb. Tieto chyby by mal určiť iný model - model prijímača, ktorý určuje, ktoré údaje a s akou presnosťou sa prijímaču zobrazia, a ktoré sú prijateľné zlikvidovať.

Charakteristiky a použiteľnosť kompresného algoritmu

Pomer kompresie

Kompresný pomer je hlavnou charakteristikou kompresného algoritmu, ktorý vyjadruje kvalitu hlavnej aplikácie. Je definovaný ako pomer veľkosti nekomprimovaných údajov ku komprimovaným údajom, to znamená:

kde k - pomer kompresie, S o je veľkosť nekomprimovaných údajov a S c - veľkosť komprimovaného. Čím vyšší je kompresný pomer, tým lepší je algoritmus. Je potrebné poznamenať:

• ak k \u003d 1, potom sa algoritmus nekomprimuje, to znamená, že dostane výstupnú správu s veľkosťou rovnakou ako vstupná;
• ak k < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.

Situácia s k < 1 вполне возможна при сжатии. Невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что количество различных сообщений длиной n Vzor: E: bit je presne 2 n ... Potom počet rôznych správ s dĺžkou menšou alebo rovnou n (ak existuje aspoň jedna správa kratšej dĺžky) bude menej ako 2 n ... To znamená, že je nemožné jednoznačne priradiť všetky pôvodné správy ku komprimovanej správe: buď niektoré z pôvodných správ nebudú mať komprimované zastúpenie, alebo niekoľko pôvodných správ bude zodpovedať tej istej komprimovanej správe, čo znamená, že ich nemožno rozlíšiť.

Kompresný pomer môže byť buď konštantný (niektoré kompresné algoritmy pre zvuk, obraz atď., Napríklad A-zákon, μ-zákon, ADPCM), alebo premenný. V druhom prípade ho možno určiť buď pre konkrétnu správu, alebo posúdiť podľa niektorých kritérií:

• priemer (zvyčajne za nejaký súbor údajov o teste);
• maximum (prípad najlepšej kompresie);
• minimálna (kompresia v najhoršom prípade);

alebo nejaké iné. Stratový kompresný pomer v tomto prípade silne závisí od prípustnej chyby kompresie alebo od jej kvalita, ktorý zvyčajne slúži ako parameter algoritmu.

Strata tolerancie

Hlavným kritériom na rozlíšenie medzi kompresnými algoritmami je prítomnosť alebo absencia strát opísaných vyššie. Algoritmy bezstratovej kompresie sú všeobecne všestranné v tom zmysle, že sa dajú použiť na akýkoľvek typ údajov, zatiaľ čo použitie stratovej kompresie by malo byť odôvodnené. Niektoré typy údajov neprijímajú žiadny druh straty:

• symbolické údaje, ktorých zmena nevyhnutne vedie k zmene ich sémantiky: programy a ich zdrojové kódy, binárne polia atď.;
• životne dôležité údaje, ktorých zmeny môžu viesť ku kritickým chybám: napríklad získané z lekárskych meracích prístrojov alebo ovládacích zariadení lietadiel, kozmických lodí atď.
• údaje opakovane podrobené kompresii a dekompresii: pracovné grafické, zvukové a video súbory.

Stratová kompresia vám však umožňuje dosiahnuť oveľa vyššie kompresné pomery vyradením nepodstatných informácií, ktoré sa nekomprimujú dobre. Napríklad bezstratový algoritmus kompresie zvuku FLAC vo väčšine prípadov umožňuje kompresiu zvuku 1,5 až 2,5-krát, zatiaľ čo stratový algoritmus Vorbis v závislosti od nastavený parameter Kvalitu je možné komprimovať až 15-krát pri zachovaní prijateľnej kvality zvuku.

Systémové požiadavky na algoritmus

Rôzne algoritmy môžu vyžadovať odlišné množstvo výpočtových systémových prostriedkov, na ktorých bežia:

• rAM (pre prechodné dáta);
• permanentná pamäť (pre programový kód a konštanty);
• doba procesora.

Všeobecne tieto požiadavky závisia od zložitosti a „inteligencie“ algoritmu. Všeobecným trendom je, že čím kvalitnejší a univerzálnejší je algoritmus, tým väčšie nároky má na stroj. V konkrétnych prípadoch však môžu jednoduché a kompaktné algoritmy fungovať lepšie. Systémové požiadavky určujú ich spotrebiteľské kvality: čím je algoritmus menej náročný, tým jednoduchší, a teda kompaktný, spoľahlivý a lacný systém, ktorý dokáže pracovať.

Pretože algoritmy kompresie a dekompresie pracujú v pároch, pomer požiadavky na systém k nim. Jeden algoritmus môžete často skomplikovať, druhý môžete výrazne zjednodušiť. Môžeme teda mať tri možnosti:

Algoritmus kompresie je na zdroje oveľa náročnejší ako algoritmus dekompresie. Toto je najbežnejší vzťah a je použiteľný hlavne v prípadoch, keď sa raz komprimované údaje použijú viackrát. Príklady zahŕňajú digitálne zvukové a videoprehrávače. Algoritmy kompresie a dekompresie majú zhruba rovnaké požiadavky. Najprijateľnejšia možnosť pre komunikačnú linku, keď ku kompresii a dekompresii dôjde na jednom z dvoch koncov. Môže to byť napríklad telefonovanie. Kompresný algoritmus je podstatne menej náročný ako dekompresný algoritmus. Celkom exotický prípad. Môže sa použiť v prípadoch, keď je vysielač ultraprenosným zariadením, kde je množstvo dostupných zdrojov veľmi kritické, napríklad kozmická loď alebo veľká distribuovaná sieť senzorov, alebo môže ísť o rozbalenie údajov potrebných vo veľmi malom percento prípadov, napríklad záznam CCTV kamier.

pozri tiež

Wikimedia Foundation. 2010.

Pozrite sa, čo je „kompresia informácií“ v iných slovníkoch:

kompresia informácií - konsolidácia informácií - [L.G. Sumenko. Anglický ruský slovník informačných technológií. M.: GP TsNIIS, 2003.] Predmety informačné technológie všeobecne Synonymá redukcia informácií EN redukcia informácií ...

INFORMÁCIE O STLAČENÍ - (kompresia údajov) prezentácia informácií (údajov) v menšom počte bitov ako originál. Založené na odstránení nadbytočnosti. Rozlišujte S. a. bez straty informácií a so stratou niektorých informácií, ktoré sú pre riešené úlohy nepodstatné. Do ... ... Encyklopedický slovník psychológie a pedagogiky

adaptívna bezstratová kompresia - - [L. G. Sumenko. Anglický ruský slovník informačných technológií. Moskva: GP TsNIIS, 2003.] Témy informačných technológií všeobecne EN adaptívna bezstratová kompresia dátALDC ... Sprievodca technickým prekladateľom

kompresia / kompresia informácií - - [L. G. Sumenko. Anglický ruský slovník informačných technológií. M.: GP TsNIIS, 2003.] Témy informačných technológií všeobecne zhutňovanie EN ... Sprievodca technickým prekladateľom

digitálna kompresia informácií - - [L. G. Sumenko. Anglický ruský slovník informačných technológií. M.: GP TsNIIS, 2003.] Témy informačných technológií všeobecne kompresia EN ... Sprievodca technickým prekladateľom

Zvuk je jednoduchá vlna a digitálny signál predstavuje túto vlnu. To sa dosiahne uložením amplitúdy analógového signálu niekoľkokrát do jednej sekundy. Napríklad na obyčajnom CD je signál uložený 44 100 krát na ... ... Wikipédii

Proces, ktorý znižuje množstvo dát znížením nadbytočnosti. Kompresia dát zahŕňa zhutnenie štandardných blokov dát. Rozlišuje sa medzi stratovou a bezstratovou kompresiou. V angličtine: Data ... ... Finančný slovník

kompresia digitálnych mapových informácií - Spracovanie digitálnych kartografických informácií s cieľom zmenšiť ich objem vrátane eliminácie nadbytočnosti v požadovanej presnosti ich prezentácie. [GOST 28441 99] Témy digitálna kartografia Zovšeobecnenie pojmov metódy a technológie ... ... Sprievodca technickým prekladateľom

Kompresný pomer je hlavnou charakteristikou kompresného algoritmu. Definuje sa ako pomer objemu pôvodných nekomprimovaných údajov k objemu komprimovaných údajov, to znamená :, kde k- pomer kompresie, S o je množstvo počiatočných údajov a S c - stlačený objem. Čím je teda vyšší kompresný pomer, tým je algoritmus efektívnejší. Je potrebné poznamenať:

ak k\u003d 1, potom sa algoritmus nekomprimuje, to znamená, že výstupná správa má rovnaký objem ako vstupná;

ak k< 1, то алгоритм порождает сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.

Situácia s k< 1 вполне возможна при сжатии. Принципиально невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что поскольку число различных сообщений длинойnbit je presne 2 n , počet rôznych správ s dĺžkou menšou alebo rovnou n(ak existuje aspoň jedna správa kratšej dĺžky) bude menej ako 2 n ... To znamená, že je nemožné jednoznačne priradiť všetky pôvodné správy ku komprimovanej správe: buď niektoré z pôvodných správ nebudú mať komprimované zastúpenie, alebo niekoľko pôvodných správ bude zodpovedať tej istej komprimovanej správe, čo znamená, že ich nemožno rozlíšiť. Avšak aj keď kompresný algoritmus zväčší veľkosť pôvodných údajov, je ľahké zabezpečiť, aby nebolo možné zaručiť, že sa ich veľkosť nezvýši o viac ako 1 bit. Potom aj v najhoršom prípade dôjde k nerovnosti: Postupuje sa nasledovne: ak je množstvo komprimovaných údajov menšie ako pôvodné, vráťte komprimované údaje tak, že k nim pridáte „1“, inak vrátime pôvodné údaje pridaním "0" k nim). Príklad toho, ako sa to implementuje v pseudo-C ++, je uvedený nižšie:

bin_data_t __compess (vstup bin_data_t) // bin_data_t je dátový typ, ktorý znamená ľubovoľnú sekvenciu bitov premenlivej dĺžky

bin_data_t output \u003d arch (vstup); // funkcia bin_data_t arch (vstup bin_data_t) implementuje nejaký algoritmus kompresie dát

if (output.size ()

output.add_begin (1); // funkcia bin_data_t :: add_begin (bool __bit__) pridá na začiatok sekvencie bit rovný __bit__

spätný výstup; // vráti komprimovanú sekvenciu s pripojeným „1“

else // inak (ak je množstvo komprimovaných údajov väčšie alebo rovnaké ako pôvodná veľkosť)

input.add_begin (0); // do pôvodnej sekvencie pridá „0“

spätný vstup; // vráti pôvodný súbor s pripojenou „0“

Kompresný pomer môže byť buď konštantný (niektoré kompresné algoritmy pre zvuk, obrázky atď., Napríklad A-zákon, μ-zákon, ADPCM, skrátené blokové kódovanie), alebo variabilný. V druhom prípade ho možno určiť buď pre každú konkrétnu správu, alebo posúdiť podľa niektorých kritérií:

priemer (zvyčajne za nejaký súbor údajov o teste);

maximum (prípad najlepšej kompresie);

minimálna (kompresia v najhoršom prípade);

alebo čokoľvek. Stratový kompresný pomer v tomto prípade veľmi závisí od dovolenej chyby kompresie resp kvalita, ktorý zvyčajne slúži ako parameter algoritmu. Konštantný kompresný pomer môžu vo všeobecnosti poskytnúť iba techniky kompresie údajov so stratami.

Hlavným kritériom na rozlíšenie medzi kompresnými algoritmami je prítomnosť alebo absencia strát opísaných vyššie. Algoritmy bezstratovej kompresie sú všeobecne univerzálne v tom zmysle, že ich použitie je určite možné pre akýkoľvek typ dát, pričom možnosť použitia stratovej kompresie by mala byť opodstatnená. Pre niektoré typy údajov nie je skreslenie všeobecne prijateľné. Medzi nimi

symbolické údaje, ktorých zmena nevyhnutne vedie k zmene ich sémantiky: programy a ich zdrojové kódy, binárne polia atď.;

dôležité údaje, ktorých zmeny môžu viesť ku kritickým chybám: napríklad získané z lekárskych meracích prístrojov alebo ovládacích zariadení lietadiel, kozmických lodí atď .;

medzistupne, ktoré opakovane podliehajú kompresii a obnoveniu pri viacstupňovom spracovaní grafických, zvukových a obrazových údajov.

Osem epizód za sezónu stále na takúto sériu nestačí, príbeh sa nestihol poriadne rozvinúť, ale aj tak som zvedavý, čo bude ďalej, čo je dobré. Okrem toho sa potvrdila druhá sezóna. Záverečná epizóda však bola dosť nudná.

Tím plateného Piper počas prezentácie využil Ehrlichove modriny. Po prvé, vedenie konferencie, vystrašené možným súdnym sporom (právnik-gitarista), ponúkol Paidovi Piperovi, aby išiel do ďalšieho kola bez akejkoľvek konkurencie, a po druhé, Ehrlich im tiež vyrazil apartmán v hoteli.

Ehrlich, aj keď je veľmi dusný, je stále užitočný. V tíme by mal byť taký človek - arogantný ako traktor, priebojný a samoľúby optimista, ktorý má vždy pohotovo idiotský nápad a dokáže udierať nepríjemného malého chlapca. A nie každý má na to ducha.

Zdá sa, že je všetko v poriadku, ale začínajúci lídri sa išli pozrieť na Belsonovu prezentáciu a ten predstavil nielen rozsiahly projekt s kopou rôznych funkcionalít, pretože Hooley má veľa služieb, ktoré je možné integrovať, ale aj určité Weismanov koeficient, teda kompresný pomer, má rovnaký ako Payde Piper. Weisman Factor vytvorili pre túto show špeciálne dvaja konzultanti zo Stanfordu, Weisman a Misra.

Všeobecne sa ukazuje, že protivní konkurenti napriek tomu zničili Richardov algoritmus reverzným inžinierstvom. Platená Piper nemá zajtra čo ukázať.

Ehrlich sa pokúsil trollovať Belsona a obvinil ho zo všetkých smrteľných hriechov od alkoholizmu po sexuálne obťažovanie, Jared sa zbláznil a Dinesh a Guilfoyle sa pokúsili nájsť nové zamestnanie.

Do večera, keď bol Jared prepustený z polície, sa všetci zhromaždili v hoteli a začali rozmýšľať, čo robiť. Zajtra sa nikto nechce podrobiť verejnej poprave, samozrejme okrem Ehrlicha, ktorý je presvedčený, že verejné popravy sú veľmi populárne a všeobecne ide o šoubiznis. Tak či onak, vyhrá, aj keď osobne musí každého frajera vytrhnúť v posilňovni. Táto myšlienka bola prijatá s treskom, pretože ako som nedávno písal, programátorov môže uniesť akákoľvek úloha a je im úplne jedno, či je to zlomyseľné alebo hlúpe. Keď počítali, za akých podmienok Ehrlich podá každému ruku v čo najkratšom čase, Richardovi napadla myšlienka.

Nie, toto nie je Richardov nápad,

Je to tím Payde Peiper, ktorý rieši Ehrlichov problém.

Ako asi tušíte, všetko sa skončilo dobre a Payde Piper dostal 50-tisíc dolárov. A Peter Gregory im povedal, že sa nerozčuľoval.

Hlavne ma mrzí, že už Petra Gregoryho neuvidíme. Toto bola najlepšia postava vôbec. Neviem, či sudca Paid Piper nájde iného investora rovnako šialeného.

Odporúčame prečítať

Pokyny pre Android

Čo je to delegant pre mesačný svit?

Pokyny pre Android

Získajte viac informácií o špeciálnych sladoch: karamelový slad

Tablety

Originálne zariadenie - bubbler nahrádza suchú skrinku

Pokyny pre Windows

Praktická destilácia

Pokyny pre Windows

Jednoduchý recept na pšeničný moonshine doma

Pokyny pre Android

Ako pripraviť destilovanú vodu z vodovodu