Методы сжатия информации

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ        2

ВВЕДЕНИЕ        3

1.Методы сжатия информации        5

2.Архивация программ и данных        15

ЗАКЛЮЧЕНИЕ        19

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ        20

ВВЕДЕНИЕ

Характерной особенностью большинства типов данных является их избыточность. Для человека избыточность данных часто связана с качеством информации, поскольку избыточность, как правило, улучшает ясность и восприятия информации. Однако, когда речь идет о хранении и передаче информации средствами компьютерной техники, то избыточность играет отрицательную роль, поскольку она приводит к росту стоимости хранения и передачи информации. Особенно актуальна эта проблема в случае необходимости обработки огромных объемов информации при незначительных объемах носителей данных. В связи с этим постоянно возникает проблема избавления избыточности или сжатия данных.

Основной принцип, на котором базируется сжатия данных, заключается в экономическом описании сообщение, согласно которому возможно восстановление первоначального его значения с погрешностью, которая контролируется.

Целью данной работы является нахождение такого способа архивации, который позволит достичь эффективного сжатия данных и минимизировать потерю информации при восстановлении.

Существует много практических алгоритмов сжатия данных. Однако, в основе этих методов лежат три теоретических алгоритма: алгоритм RLE (Run Length Encoding); алгоритмы группы KWE (KeyWord Encoding); алгоритм Хаффмана.

В основе алгоритма RLE лежит идея выявления последовательностей данных, повторяющихся и замены этих последовательностей более простой структурой, в которой указывается код данных и коэффициент повторения. В основе алгоритма KWE положен принцип кодирования лексических единиц группами байт фиксированной длины. Результат кодирования сводится в таблицу, образуя так называемый словарь. В основе алгоритма Хаффмана лежит идея кодирования битовыми группами. После частотного анализа входной последовательности символы сортируются по убыванию частоты вхождения. Чем чаще встречается символ, тем меньшим количеством бит он кодируется. Результат кодирования сводится в словарь, необходимый для декодирования.

1.Методы сжатия информации

Методы сжатия информации имеют довольно большую и долгую историю развития, которая началась задолго до появления первого компьютера.

Сжатие информации - это проблема, возникшая задолго до развития электронной компьютерной технологии и параллельно с историей развития проблемы кодирования и шифрования информации. Входной поток информации управляется всеми алгоритмами сжатия, минимальная единица которых бит, максимум - несколько бит, байты или несколько байтов. Целью процесса сжатия является получение компактного выходного потока информационных блоков из некоторого первоначально некомпактного входного потока с помощью некоторых их преобразований.

Основные технические характеристики процессов сжатия и результаты их работы:

- степень сжатия или отношение объема источника и результирующих потоков;

- Скорость сжатия - время, необходимое для сжатия определенного объема входного потока, до тех пор, пока из него не будет получен эквивалентный выходной поток;

- качество сжатия - значение, указывающее, насколько удаляется выходной поток, применяя к нему повторное сжатие по тому же или другому алгоритму.^[1]

Существуют различные подходы к проблемам сжатия информации. Некоторые из них имеют сложную теоретическую основу, другие основаны больше на свойствах информационного потока. Для уменьшения объема потока выходной информации достаточно любого подхода, способного реализовать сжатие данных. Из этого можно разделить методы сжатия на две категории: обратимое и необратимое сжатие.