Способы сжатия информации в сетях связи

1.

Способы сжатия
информации в сетях
связи
Выполнил студент: Марищенко А. О.
Проверил руководитель: Киселев А. Е.

2.

www.uust.ru
Сжатие данных
Сжатие данных - алгоритмическое (обычно обратимое) преобразование данных, производимое с целью уменьшения
занимаемого ими объёма.
В основе любого способа сжатия лежит модель источника данных, или, точнее, модель избыточности. Иными словами, для
сжатия данных используются некоторые априорные сведения о том, какого рода данные сжимаются. Не обладая такими сведениями об
источнике, невозможно сделать никаких предположений о преобразовании, которое позволило бы уменьшить объём сообщения. Модель
избыточности может быть статической, неизменной для всего сжимаемого сообщения, либо строиться или параметризоваться на этапе
сжатия (и восстановления). Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются
адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспециализированные алгоритмы, применяемые для работы с данными,
обладающими хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть достаточно универсальных алгоритмов
является в той или иной мере адаптивной.
Все методы сжатия данных делятся на два основных класса:
Сжатие без потерь;
Сжатие с потерями.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

3.

www.uust.ru
Сжатие данных без потерь
Сжатие данных без потерь - класс алгоритмов сжатия данных (видео, аудио, графики, документов, представленных в цифровом
виде, программ на языках программирования и в машинных кодах и многих других видов данных), при использовании которых
закодированные данные однозначно могут быть восстановлены с точностью до бита, пикселя, вокселя и т.д.
В среднем минута несжатого аудио занимает 10 мегабайт. Это довольно много. С другой стороны, в этой записи захвачены все
нюансы звука, есть много высоких частот и вообще красота. Для таких ситуаций используют сжатие без потерь: оно уменьшает файл
в 2-3 раза, не искажая звук. Алгоритмы, которые сжимают аудио, называются кодеками. FLAC и Apple Lossless - два популярных кодека
для сжатия аудио без потерь.
Сравните сами размер и качество двухминутного аудио:
Оригинал - без сжатия, формат WAV, 23 мегабайта;
Сжатие без потерь - формат FLAC с теми же параметрами, что и WAV, 10 мегабайт.
Где ещё можно встретить сжатие без потерь данных:
В архиваторах - упаковка файлов в архив, для занимания меньшего места. Например, текстовая версия «Войны и мира» может
занимать 4 мегабайта, а заархивированная — 100 килобайт, в 40 раз меньше;
В программировании - есть специальные упаковщики, которые берут готовую программу и оптимизируют код так, чтобы
он занимал меньше места, но сохранил свою работоспособность.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

4.

www.uust.ru
Сжатие данных с потерями
Сжатие данных с потерями — метод сжатия (компрессии) данных, при использовании которого распакованные данные
отличаются от исходных, но степень отличия не существенна с точки зрения их дальнейшего использования.
Преимущество методов сжатия с потерями над методами сжатия без потерь состоит в том, что первые делают возможной
большую степень сжатия, продолжая удовлетворять поставленным требованиям, а именно — искажения должны быть в допустимых
пределах чувствительности человеческих органов, физических чувств. Часто используются для сжатия аналоговых данных — чаще
всего звука или изображений.
В таких случаях распакованный файл может очень сильно отличаться от оригинала на уровне сравнения «бит в бит», но
практически неотличим для человека «на слух» и «на глаз» в большинстве применений.
При использовании сжатия с потерями необходимо учитывать, что повторное сжатие обычно приводит к деградации качества.
Однако, если повторное сжатие выполняется без каких-либо изменений сжимаемых данных, качество не меняется. Так например, сжатие
изображения методом JPEG, восстановление его и повторное сжатие с теми же самыми параметрами не приведёт к снижению качества.
То же справедливо и для метода JPEG-LS в режиме сжатия с ограниченными потерями. Но в общем случае, когда декодированные
данные подвергаются редактированию, несжатый оригинал целесообразно сохранять (или сжимать без потери данных).
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

5.

www.uust.ru
С потерями или без?
Невозможно добиться максимального сжатия данных, как в методе с потерями, так ещё и обеспечить их максимальную
достоверность после распаковки, как в методе без потерь.
Оба метода имеют место и применяются в разных условиях.
Сжатие без потерь — главное в архивных целях. Невозможно восстановить версию файла без потерь, если он был сжат с
потерями.
Если размер файла или пропускная способность вызывают беспокойство, сжатие с потерями имеет гораздо больше смысла.
Например, если Вы хотите загрузить музыку на свой смартфон для прослушивания в автономном режиме, использование кодеков с
потерями, таких как AAC, позволит Вам хранить гораздо больше музыки за счет небольшого снижения качества.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

6.

Способы сжатия объемных данных
Воксельное представление в памяти
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

7.

Воксел
—
элемент
объёмного
изображения,
содержащий
значение
элемента
растра
в
трёхмерном
пространстве.
Воксели
являются
аналогами
двумерных пикселей для трёхмерного пространства.
Как и в случае с пикселями, сами по себе вокселы не содержат информации о
своих координатах в пространстве. Их координаты вычисляются из их позиции в трёхмерной
матрице — структуре, моделирующей объёмный объект или поле значений параметра в
трёхмерном пространстве.
Воксельные модели имеют определённое разрешение. Каждый воксел имеет
определённое значение, например, цвет.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

8.

Способы сжатия объемных данных
Без потерь с использование
иерархических структур данных
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

9.

Октодерево — тип древовидной структуры данных, в которой у каждого внутреннего
узла ровно восемь «потомков». Восьмеричные деревья чаще всего используются для
разделения трёхмерного пространства.
Каждый узел в дереве октантов делит пространство на восемь новых октантов. В
региональной точке октодерева узел сохраняет явную трёхмерную точку, которая является
«центром» разделения пространства для этого узла. Данная точка определяет один из углов
каждого из восьми дочерних пространств.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

10.

Способы сжатия объемных данных
С использованием подхода на основе
нейронной сети
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

11.

Состав устройства:
Контроллер памяти;
Ассоциативная память;
Сумматор;
Вычитатель;
Переключатель.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

12.

изобретая лучшее будущее!
uust.ru

13.

S302 – пространство входных данных разделяется на элементы данных, т.к. каждый
элемент данных обеспечивается векторами координат и объемных значений. Такое разделение
может выполняться одним или несколькими внешними или интегрированными процессорами.
S304 – используя координатные векторы определяются адреса ячеек в ассоциативной
памяти, с которыми должны быть связаны элементы данных.
S306 – связываются элементы данных с ячейками в ассоциативной памяти на основе
определенных адресов.
S308 – все весовые значения ячеек, связанных с элементами данных, суммируются
сумматором для получения весового вектора.
S310 – весовой вектор вычитается из вектора объемных значений для формирования
сигнала ошибки.
S312 – проверяется, является ли сигнал ошибки ненулевым. Если сигнал ненулевой,
способ переходит к этапу 314. В противном случае к этапу 316.
S314 – сигнал ошибки предоставляют ассоциативной памяти для регулировки весовых
значений ячеек, связанных с элементами данных, на основе сигнала ошибки.
S316 – вычисляют вектор сжатых объемных значений с помощью сумматора и выводят
его.
изобретая лучшее будущее!
uust.ru

14.

изобретая лучшее будущее!
uust.ru

15.

Спасибо за внимание!
ВКонтакте
Телеграм
Сайт
Рутуб
Яндекс Дзен
Одноклассники