데이터 압축 기술의 성능을 측정하는 중요한 지표는 무엇입니까?

데이터 압축 기술의 성능을 측정하는 세 가지 중요한 지표가 있습니다. 1. 압축되는 데이터의 비율을 나타내는 데이터 압축 비율 2. 압축을 달성하기 위한 알고리즘은 단순해야 합니다. 즉, 데이터 압축 속도는 다음과 같습니다. 3. 가능한 한 원본 데이터를 완전히 복원하려면 데이터 복구 효과가 좋아야 합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터 압축 기술은 최소한의 자릿수를 사용하여 신호를 표현하는 기술입니다.

디지털 멀티미디어 정보, 특히 디지털 비디오 및 오디오 신호의 엄청난 양의 데이터로 인해 효과적인 압축 없이는 실용적인 응용을 달성하기 어려울 것입니다. 따라서 데이터 압축 기술은 오늘날 디지털 통신, 방송, 저장 및 멀티미디어 엔터테인먼트 분야의 핵심 공통 기술이 되었습니다.

데이터 압축 방법을 측정하기 위한 지표: 압축 비율, 속도 및 효과.

• 데이터 압축률

  데이터 압축률(영문명: 데이터 압축률)은 데이터 압축기의 압축 효율을 측정하는 품질 지표입니다. 압축되는 데이터의 비율을 나타냅니다.

• 압축을 수행하는 알고리즘은 간단해야 합니다. 즉, 데이터 압축 속도가 빨라야 합니다.

• 데이터 복구 효과가 좋을수록 원본 데이터를 최대한 완벽하게 복원해야 합니다.
  

  데이터 압축은 데이터가 손실되지 않는다는 것을 의미합니다. 정보를 전제로 데이터의 양을 줄여 저장 공간을 줄이고 전송, 저장 및 처리 효율성을 향상시키는 기술적 방법입니다. 또는 특정 알고리즘에 따라 데이터를 재구성하여 데이터 중복 및 저장 공간을 줄입니다.

데이터 압축은 두 가지로 나뉘며, 세 가지 분류 방법이 있습니다.

1. 순간 압축과 비순간 압축

순간 압축은 음성 신호를 디지털 신호로 변환한 후 동시에 압축하여 전송하는 것입니다. 인터넷을 통해 즉시. 실시간 압축은 일반적으로 비디오 및 오디오 데이터 전송에 사용됩니다.

비실시간 압축은 필요할 때 수행되며 실시간 특성이 없습니다. 비즉시 압축에는 일반적으로 특별한 장비가 필요하지 않으며 해당 압축 소프트웨어를 컴퓨터에 직접 설치하고 사용하기만 하면 됩니다.

2. 디지털 압축 및 파일 압축

디지털 압축은 특히 시간에 민감한 일부 데이터를 말하며 실시간으로 수집, 처리 또는 전송되는 경우가 많습니다.

파일 압축은 구체적으로 기사 데이터, 음악 데이터, 프로그램 인코딩 데이터 등의 압축과 같이 디스크와 같은 물리적 매체에 저장될 데이터를 압축하는 것을 말합니다.

3. 무손실 압축과 손실 압축

무손실 압축은 데이터의 통계적 중복성을 활용하여 압축하므로 일반적으로 무손실 압축의 압축률이 낮습니다. 이러한 유형의 방법은 정확한 데이터 저장이 필요한 특수 응용 프로그램에서 텍스트 데이터, 프로그램 및 이미지 데이터를 압축하는 데 널리 사용됩니다.

손실 압축 방법은 인간의 시각과 청각이 이미지와 사운드의 특정 주파수 구성 요소에 둔감하다는 점을 활용하여 압축 과정에서 일정량의 정보가 손실될 수 있습니다. 손실 압축은 음성, 이미지 및 비디오 데이터를 압축하는 데 널리 사용됩니다.

확장 정보: 데이터 압축 적용

실행 길이 인코딩은 매우 간단한 압축 방법으로, 데이터와 데이터 길이를 단순 인코딩하여 동일한 연속 데이터를 대체하는 방식입니다. 예. 이 방법은 디스크 공간을 더 잘 활용하거나 컴퓨터 네트워크에서 대역폭을 더 잘 활용하기 위해 사무실 컴퓨터에서 자주 사용됩니다. 스프레드시트, 텍스트, 실행 파일 등과 같은 기호 데이터의 경우 무손실은 매우 중요한 요구 사항입니다. 일부 제한된 경우를 제외하고 대부분의 경우 데이터 비트 하나의 변경도 허용되지 않기 때문입니다.

비디오 및 오디오 데이터의 경우 데이터의 중요한 부분이 손실되지 않는 한 어느 정도 품질 저하가 허용됩니다. 인간의 지각 시스템의 한계를 활용함으로써 저장 공간을 크게 절약할 수 있으며, 얻은 결과의 품질은 원본 데이터의 품질과 크게 다르지 않습니다. 이러한 손실이 있는 데이터 압축 방법은 압축 속도, 압축된 데이터 크기 및 품질 손실 간의 절충이 필요한 경우가 많습니다.

손실 이미지 압축은 디지털 카메라에 사용되며, 이는 이미지 품질의 손실이 거의 없이 저장 용량을 크게 늘립니다. DVD용 손실 MPEG-2 코덱 비디오 압축도 유사한 기능을 구현합니다.

손실 오디오 압축에서는 음향심리학적 방법을 사용하여 신호에서 들리지 않거나 듣기 어려운 구성 요소를 제거합니다. 인간 음성의 압축은 보다 전문적인 기술을 사용하는 경우가 많기 때문에 사람들은 때때로 "음성 압축"이나 "음성 코딩"을 "오디오 압축"과 독립적인 연구 분야로 구별합니다. 다양한 오디오 및 음성 압축 표준이 오디오 코덱 범주에 속합니다. 예를 들어 음성 압축은 인터넷 전화 통신에 사용되는 반면, 오디오 압축은 MP3 플레이어를 사용한 CD 리핑 및 디코딩에 사용됩니다.

이론적 압축의 이론적 기초는 정보 이론(알고리즘 정보 이론과 밀접한 관련이 있음) 및 속도 왜곡 이론입니다. 이 분야의 연구 작업은 주로 1940년대 후반과 1950년대 초반에 출판된 Claude Shannon에 의해 이루어졌습니다. 이 지역의 종이. Doyle과 Carlson은 2000년에 데이터 압축이 "모든 엔지니어링 분야에서 가장 단순하고 우아한 설계 원칙 중 하나"라고 썼습니다. 암호학과 코딩 이론도 밀접한 관련이 있는 주제이며, 데이터 압축이라는 개념 역시 통계적 추론에 깊은 뿌리를 두고 있습니다.

많은 무손실 데이터 압축 시스템은 4단계 모델로 볼 수 있습니다. 손실 데이터 압축 시스템은 일반적으로 예측, 주파수 변환 및 양자화와 같은 더 많은 단계를 포함합니다.

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