Метод кодирования Фано - Шеннона
Автор: Elena1810 • Декабрь 19, 2019 • Курсовая работа • 6,710 Слов (27 Страниц) • 750 Просмотры
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Факультет физики, математики и информатики
Кафедра компьютерных технологии и информатизации образования
КУРСОВАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Языки и методы программирования»
на тему: Метод кодирования Фано - Шеннона
студент(ка) 3 курса
очной формы обучения
специальности преподавание информатики
Куликова Елена Александровна
Руководитель: доцент Костенко
Ирина Евгеньевна
Курск – 2018
Оглавление
Введение 3
1 Теоретический раздел 4
1.1 Общая информации о сжатии данных 4
1.2 История алгоритмов сжатия 8
1.3 Общий алгоритм Шеннона-Фано 11
1.4 Будущее для алгоритмов сжатия 12
1.5 Универсальный алгоритм сжатия 13
1.6 Где используется сжатие данных 14
1.7 RLE сжатие 15
1.8 Словарь-кодер 17
1.9 Алгоритм сжатия PPM 18
1.10 Энтропийное кодирование 20
2 Практический раздел 23
2.1 Выбор среды разработки 23
2.2 Структура программы 24
2.3 Алгоритм построения частотных вероятностей 25
2.4 Алгоритм сжатия Метода-Фано 25
2.5 Реализация метода Шеннона-Фано 26
Заключение 30
Список литературы 31
Введение
При обработке сигналов данных или кодирования источника данных предполагает кодирование с использованием меньшего количества бит, чем исходное представление. Сжатие может быть либо с потерями, либо без потерь. Сжатие без потерь сокращает биты путем выявления и устранения статистической избыточности. Никакая информация не теряется при сжатии без потерь. Сжатие уменьшает количество битов, удаляя ненужную или менее важную информацию.
Процесс уменьшения размера файла данных часто называют сжатием данных. В контексте передачи данных он называется кодированием источника; кодирование, выполняемое в источнике данных, до того, как оно будет сохранено или передано. Исходное кодирование не следует путать с канальным кодированием, для обнаружения ошибок и коррекции или линейного кодирования, средством для преобразования данных в сигнал.
Сжатие полезно, поскольку оно уменьшает ресурсы, необходимые для хранения и передачи данных. Вычислительные ресурсы потребляются в процессе сжатия и, как правило, при обращении процесса (декомпрессии). Сжатие данных подвержено компромиссу в пространстве-времени. Например, для схемы сжатия для видео может потребоваться дорогостоящее аппаратное обеспечение для того, чтобы видео было декомпрессировано достаточно быстро, чтобы его можно было разглядеть по мере его распаковки, а также возможность полностью распаковать видео, прежде чем смотреть его, может оказаться неудобным или потребовать дополнительного хранения. Конструкция схем сжатия данных включает компромиссы между различными факторами, включая степень сжатия, количество искажений, введенных (при использовании сжатия с потерями), и вычислительные ресурсы, необходимые для сжатия и распаковки данных.
...