Es gibt drei wichtige Indikatoren zur Messung der Leistung der Datenkomprimierungstechnologie: 1. Datenkomprimierungsverhältnis, das sich auf den Anteil der komprimierten Daten bezieht. 2. Der Algorithmus zum Erreichen der Komprimierung muss einfach sein, was bedeutet, dass die Datenkomprimierungsgeschwindigkeit gleich ist schnell; 3. Der Datenwiederherstellungseffekt muss gut sein, um die Originaldaten so weit wie möglich vollständig wiederherzustellen.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.
Datenkomprimierungstechnologie ist eine Technologie, die die geringste Anzahl von Ziffern zur Darstellung von Signalen verwendet.
Aufgrund des riesigen Datenvolumens digitaler Multimediainformationen, insbesondere digitaler Video- und Audiosignale, wird es schwierig sein, eine praktische Anwendung ohne effektive Komprimierung zu erreichen. Daher ist die Datenkomprimierungstechnologie zu einer wichtigen gemeinsamen Technologie in der heutigen digitalen Kommunikation, im Rundfunk, in der Speicherung und in der Multimedia-Unterhaltung geworden.
Indikatoren zur Messung von Datenkomprimierungsmethoden: Komprimierungsverhältnis, Geschwindigkeit und Wirkung.
Datenkomprimierungsverhältnis
Das Datenkomprimierungsverhältnis (englischer Name: Datenkomprimierungsverhältnis) ist ein Qualitätsindikator, der die Komprimierungseffizienz eines Datenkomprimierers misst. Es bezieht sich auf den Anteil der Daten, die komprimiert werden.
Der Algorithmus zum Erreichen der Komprimierung sollte einfach sein, das heißt, die Datenkomprimierungsgeschwindigkeit ist hoch.
Je besser der Datenwiederherstellungseffekt ist, desto vollständiger sollten die Originaldaten wiederhergestellt werden
Die Datenkomprimierung ist in zwei Kategorien mit drei Klassifizierungsmethoden unterteilt:
1. Sofortige Komprimierung und nicht sofortige Komprimierung
Die sofortige Komprimierung wandelt Sprachsignale in digitale Signale um, komprimiert sie gleichzeitig und überträgt sie dann sofort über das Internet. Bei der Übertragung von Video- und Audiodaten kommt in der Regel Echtzeitkomprimierung zum Einsatz. Nicht-Echtzeit-Komprimierung wird bei Bedarf durchgeführt und hat keinen Echtzeit-Charakter. Für die nicht sofortige Komprimierung ist im Allgemeinen keine spezielle Ausrüstung erforderlich. Installieren und verwenden Sie einfach die entsprechende Komprimierungssoftware direkt auf dem Computer. 2. Digitale Komprimierung und Dateikomprimierung Digitale Komprimierung bezieht sich speziell auf einige zeitkritische Daten, die häufig in Echtzeit erfasst, verarbeitet oder übertragen werden. Dateikomprimierung bezieht sich speziell auf die Komprimierung von Daten, die auf physischen Medien wie Datenträgern gespeichert werden sollen, z. B. die Komprimierung von Artikeldaten, Musikdaten, Programmkodierungsdaten usw. 3. Verlustfreie Komprimierung und verlustbehaftete Komprimierung Die verlustfreie Komprimierung nutzt die statistische Redundanz der zu komprimierenden Daten, sodass das Komprimierungsverhältnis der verlustfreien Komprimierung im Allgemeinen niedriger ist. Diese Art von Verfahren wird häufig bei der Komprimierung von Textdaten, Programmen und Bilddaten in speziellen Anwendungen verwendet, die eine genaue Datenspeicherung erfordern. Die verlustbehaftete Komprimierungsmethode macht sich die Tatsache zunutze, dass das menschliche Seh- und Hörvermögen gegenüber bestimmten Frequenzkomponenten in Bildern und Tönen unempfindlich ist, sodass während des Komprimierungsprozesses eine gewisse Menge an Informationen verloren gehen kann. Verlustbehaftete Komprimierung wird häufig zur Komprimierung von Sprach-, Bild- und Videodaten verwendet.Erweiterte Informationen: Anwendung der Datenkomprimierung
Eine sehr einfache Komprimierungsmethode ist die Lauflängenkodierung. Diese Methode verwendet eine einfache Kodierung von Daten und Datenlänge, um dieselben kontinuierlichen Daten zu ersetzen. Beispiel. Diese Methode wird häufig auf Bürocomputern verwendet, um den Speicherplatz besser zu nutzen oder die Bandbreite in einem Computernetzwerk besser zu nutzen. Verlustfreiheit ist eine sehr wichtige Anforderung für symbolische Daten wie Tabellenkalkulationen, Text, ausführbare Dateien usw., da in den meisten Fällen, abgesehen von einigen begrenzten Fällen, selbst eine Änderung eines Datenbits nicht akzeptabel ist.
Bei Video- und Audiodaten ist ein gewisser Qualitätsverlust akzeptabel, solange keine wichtigen Teile der Daten verloren gehen. Durch die Ausnutzung der Grenzen des menschlichen Wahrnehmungssystems kann erheblich Speicherplatz eingespart werden und die Qualität der erhaltenen Ergebnisse weicht nicht wesentlich von der Qualität der Originaldaten ab. Diese verlustbehafteten Datenkomprimierungsmethoden erfordern häufig einen Kompromiss zwischen Komprimierungsgeschwindigkeit, komprimierter Datengröße und Qualitätsverlust. In Digitalkameras wird eine verlustbehaftete Bildkomprimierung verwendet, die die Speicherkapazität erheblich erhöht, ohne dass die Bildqualität darunter leidet. Die verlustbehaftete MPEG-2-Codec-Videokomprimierung für DVD implementiert eine ähnliche Funktionalität. Bei der verlustbehafteten Audiokomprimierung werden psychoakustische Verfahren eingesetzt, um unhörbare oder schwer hörbare Anteile des Signals zu entfernen. Bei der Komprimierung menschlicher Sprache kommen häufig professionellere Techniken zum Einsatz, weshalb manchmal „Sprachkomprimierung“ oder „Sprachkodierung“ als eigenständiges Forschungsgebiet von der „Audiokomprimierung“ unterschieden wird. Zur Kategorie der Audio-Codecs gehören verschiedene Audio- und Sprachkomprimierungsstandards. Beispielsweise wird die Sprachkomprimierung für die Internettelefonie verwendet, während die Audiokomprimierung zum Rippen und Dekodieren von CDs mit MP3-Playern verwendet wird.Die theoretischen Grundlagen der theoretischen Komprimierung sind die Informationstheorie (die eng mit der algorithmischen Informationstheorie verbunden ist) und die Ratenverzerrungstheorie. Die Forschungsarbeiten auf diesem Gebiet wurden hauptsächlich von Claude Shannon gelegt, der Ende der 1940er und Anfang der 1950er Jahre veröffentlichte Papier in diesem Bereich. Doyle und Carlson schrieben im Jahr 2000, dass die Datenkomprimierung „eines der einfachsten und elegantesten Designprinzipien in allen technischen Bereichen hat“. Kryptographie und Codierungstheorie sind ebenfalls eng miteinander verbundene Themen, und die Idee der Datenkomprimierung hat tiefe Wurzeln in der statistischen Inferenz.
Viele verlustfreie Datenkomprimierungssysteme können als vierstufige Modelle betrachtet werden, die normalerweise mehr Schritte wie Vorhersage, Frequenztransformation und Quantisierung enthalten.
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