In bilgisayar bilimi ve bilgi teorisi , veri sıkıştırması veya kaynak Daha az parçalar kullanıyor olanı kodluyor olan kodluyor olan
In bilgisayar bilimi ve bilgi teorisi , veri sıkıştırması veya kaynak Kodlama bilgisi işlemidir( Veya diğer bilgi-tavır birimler) Belirli kodlama tasarılarınını bir unencoded gösterme kullanmadan geçerek kullanacak olduğundan. Örneğin , bu makale eğer birisi kongre o kelimeyi kabul etmek olsaydının, daha az parçalarla kodlanan olur" Sıkıştırma" Kodlanmış olun" Comp" . Çok bilgisayar kullanıcıları bile , sıkıştırma sağlıyor olduğun gibi olan zip dosyası formadı , olan bilen olan sıkıştırmanın bir popüler örneği. , Bir arşivleyici başkasının görevini yapar , Tek bir çıktı dosyasında çok dosyayı saklıyor
As haberleşmenin herhangi bir formuyla durumdur , Her ikisi gönderen ve bilginin alıcısının, kodlama planını ne zaman anladığı çalışan veri haberleşmesine yalnızca sıkıştırdı. Eğer alıcı o karakterler İngilizce dilini gösteriyor olduğun gibinin, tercüme edilmiş olmak için niyet edilen olduğunu anlarsa örneğin , bu metin yalnızca anlamı olur. , eğer şifre çözme yöntemi alıcı tarafından bililen olsaydının, anlaşılmış olan verine aynı şekilde yalnızca sıkıştırdı.
Compression yararlıdır çünkü O pahalı kaynakların tüketimi , meselâ disk uzayı veya iletim bant genişliğini azaldana yardım eder. Downsidede , olmak için görüleni hava basıncından kurtaran verine sıkıştırdı( Veya işitti) , ve bu ekstra bazı uygulamalara zararlı olan işlem yapıyor. Örneğin , video için bir sıkıştırma plan o hava basıncından kurtarılan oluyor olduğun gibi video için pahalı donanımı görülmüş olmak için hava basıncından kurtarılmış yeterli miktar olmak için hızlı gerektirebilir( Sizin siz o izlemeden önce her zaman doluda video hava basıncından kurtarmanın seçmeniz var) fakat Bu uygunsuzdur ve Depo uzayını uncompressed videoyu koymak için gerektirir . Veri sıkıştırması dizaynı çeşitli faktörler arasında fedakarlıklar gerektiren o yüzden plan yapar , Sıkıştırma derecesini içeriyor , Çarpıtma miktarı içeri soktu( Eğer kullanıyorsa bir lossy sıkıştırma planı) ve Sayısal kaynaklar komprese ve uncompress veri gerektirdi.
//
Lossless sıkıştırma algoritmaları kısaca mükemmel biçimde gönderenin veri daha fazlası , fakat yine deyi göstermek gibi bunun gibi bir yolda istatistiksel fazlalığı ekseriyetle sömürür. Kayıpsız sıkıştırma mümkündür çünkü Çoğu gerçek-dünya verinin istatistiksel fazlalığı var. Örneğin , İngilizce metinindeki , mektup 'e' mektup 'z' tarafından takibetilen mektup 'q' olduğu mektup 'z' , ve olasılıktan çok daha fazla yaygındır. Çok küçüktür Sıkıştırma
Another çeşidi , Lossy veri sıkıştırmasını çağırdı , Eğer sadakadın bazı kayıbı uygun olursa mümkündür. örneğin Bir kişi görünümü bir resim veya Eğer en güzel detaylarının bazısı kaldırılan olsaydı televizyon videosu sahnesi farkına varmayabilir( veya Mükemmel biçimde gösterilmez Ben. E. Sıkıştırma eski çağlarda insan eliyle yapılmış sanalarının hatta farkına varmayabilir mi) . , ses iki klipi birisiye rağmen dinleyici bire aynı diğeriyi verilen detayları kaçırıyor olduğun gibi algılanmış aynı şekilde olabilir. Lossy veri sıkıştırması algoritmaları yardımcı branş ayrılıklarını nispeten tanıştırır ve Resimi gösterir , Video , veya ses daha az parçaları kullanıyor.
Lossless sıkıştırma tasarıları lossy için daha yüksek sıkıştırmayı başaran verinin bazı kayıbını kabul eden plan yaparken orijinal verinin, yeniden yapılmış , olabildiği öyle tersine çevrilebilirdir.
However , kayıpsız veri sıkıştırması algoritmaları bazı dosyalara sıkıştırmak için her zaman başarısız olacak; , herhangi bir sıkıştırma algoritması fark edilebilir örnekleri içeriyor olanda herhangi bir veriye sıkıştırmak için ünlem hakikate ister istemez başarısız olur. Zaten o yüzden ekseriyetle şifrele komprese kalkıştığı gibinin, veriyi şifrele olan bir genişletme ,le sonuçlanana sıkıştıran kompres verisine girişimler.
In uygulama , Lossy veri sıkıştırması tekrar örneğin her zaman her zaman nerede boş olduğu bir dosyanın son baytı ,ı kaldıranın, noktaya bağlı bir dosyaya sıkıştıran aşırı derecede bir lossy algoritma , olmasına rağmenin, , çalışan değile nerede sıkıştırmadığı bir noktaya hatta gelecek. Sıkıştırmanın
One çok basit aracı koşuş-uzunluk kodlamadır , Arka arkaya gelen aynı veri değerlerinin neyin içinde geniş koşuşları veri değeriyle basit bir kod tarafından ve koşuşun uzunluğu değiştirilir. Bu kayıpsız veri sıkıştırmasının bir örneğidir. O ofis bilgisayarlarında disk uzay sık sık optimize ederdi , Veya daha iyi bir bilgisayar ağında bağlantı bant genişliğini kullanır. Sembolik veri meselâ tabloları için , metin , işletilebilir programlar , vb.. , Losslessness temeldir çünkü İzin verilmiş olan hatta tek bir parça değili değiştirmiyor( Bazı sınırlı durumlardakinin dışında) .
For görsel ve ses verisi , kalitenin bazı kayıbı verinin temel doğası kaybetmesiz izin verilen olur. orijinaldan neredeyse seçilemez olan bir çıktıyı üretiyorken insan duyusal sistemin sınırlamalarının kazanç avantajı tarafından , büyük miktarda uzay kaydedilmiş olabilir. Sıkıştırma arasında bunlar lossy veri sıkıştırma yöntemler teklif bir üç-yol tradeoff tipik olarak çabuk gider , Veri büyüklüğü ve kalite kayıbına sıkıştırdı.
Lossy resim sıkıştırması dijital kameralarda kullanılır , Hiç zorla alçaltıcı resim kaliteli iken depo kapasitelerinden çokça artıyor. , DVDs video sıkıştırması için lossy MPEG-2 codeci aynı şekilde kullanır.
In lossy ses sıkıştırması , psychoacousticsin yöntemleri non-işitilebilir kaldırırdı( Veya daha az işitilebilir) Sinyalın bileşenleri. İnsan konuşması sıkıştırması hatta daha fazla uzmanlaşmış tekniklerle , çok o sık sık yapılır" Konuşma sıkıştırması" Veya" Kodlamayı dile getirin" ayrı bir disiplin gibi bazen ayırt edilir mi" Ses sıkıştırması" . Farklı ses ve konuşma sıkıştırması standardı ses codecsin altında listelenir. İnternet telephonyda örneğin , kullanılan sıkıştırma dile getirir ve Ses sıkıştırması CD boydan boya kesen için kullanılan olurken MP3 oyuncular tarafından şifre çözülür. Sıkıştırmanın
The teorik arka planı bilgi teorisi tarafından sağlanır( Hangi algoritmik bilgi teorisiyle yakından ilgili olunur) Ve oran-çarpıtma teori tarafından. Ders çalışmanın Bu alanları erken geç 1940sta konuda esas kağıtlar ve 1950sı yayımlayan Claude Shannon tarafından , aslında yaradıldı. Doyle ve Carlson( 2000) O veri sıkıştırmasını yazdı" En basidin birisi ve mühendisliğin tamamıda en zarif dizayn teorileri var mı" . Cryptography ve anladılan teorini hatta yakından kodluyor. Veri sıkıştırması fikiri istatistiksel netice çıkarmayla derince bağlanır.
Many kayıpsız veri sıkıştırması sistemleri bir dört-aşama örnek açısından görülen olur. Lossy veri sıkıştırması sistemleri hatta daha fazla sahneleri tipik olarak içerir , , örneğin , tahmin , sıklık değişimi , ve quantizationu içeriyor.
The Lempel-Ziv( LZ) Sıkıştırma yöntemleri kayıpsız depo için en popüler algoritmaların arasındadır. Sıkıştırma yavaş olabilmesine rağmen decompression hız için ve sıkıştırma oranı , optimize edilen söndürür LZ 'da bir değişmedir. PKZIP 'da , gzip ve PNG kullanılan söndürür. LZW( Değerli) 2003 'ün Haziran'ı 'na kadar Unisys tarafından patentini alındı mı , Ve GIF şekillerde kullanılır. Hatta dikkate değer LZRdir( LZ-Renau) zip yönteminin temeli gibi hizmet eden yöntemler ,. LZ yöntemler tekrarlanın, masa girişinin, nerede yer değiştirdiği veri iplerini tekrarla olan sıkıştırma modeli kurulan bir masanı kullanır. Çoğu LZ yöntemler için , bu masa girişte daha erken veriden dynamicallyı üretilir. Masa kendi kodlayan sık sık Huffmandır( E. G. SHRI , LZX) . Bir akım LZ iyi yapanın, plan yapan kodlamanı kurdu. , Microsoft'un taksi formadında kullandı LZXdir
The çok en iyi kompresörler çağırın, aritmetik kodlamasını çağır olanın modelini yapan probabilistici kullanır. Aritmetik kodluyor , Jorma Rissanen tarafından icat etti ve Witten tarafından pratik bir yönteme döndü , Neal ve Cleary , Daha iyi-bilinen Huffman algoritmaya yüksek sıkıştırmayı başarır , Ve tahminlerin, kuvvetle nerede bağlam-bağlı olduğu uyarlamacı veri sıkıştırması görevlerine kendine özellikle iyi ödünç verir. Aritmetik bilevel resim-sıkıştırma standart JBIG 'da , ve belge-sıkıştırma standart DjVu kullanılan kodluyor. Metin girişi sistemi , gösterişli insan , bir inverse-arithmetic-coderdir.
Data koleksiyonlar , sıkıştırma algoritmaları karşılaştırma için oğunlukla kullandı.