Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / КУРСОВАЯ РАБОТА, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Современные алгоритмы сжатия информации

l_not 90 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 21 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 15.06.2018
В процессе выполнения данной работы были изучены различные методы сжатия информации. Проанализированы несколько существующих алгоритмов сжатия информации с потерями и без. Изученные методы позволяют сжимать не только текстовую информацию, но и видео- и аудиоданные, а также изображения. На данный момент, несмотря на то, что практически каждому пользователю доступны высокоскоростные каналы для передачи данных и носители больших объемов, вопрос сжатия данных остается актуальным. Существуют ситуации, в которых сжатие данных является просто необходимой операцией. В частности, это касается пересылки данных, например, по электронной почте и размещения информации в Интернете.
Введение

Политическая и экономическая активность в современном обществе в значительной степени дер¬жится на надежных коммуникациях, которые несут в себе огромные объёмы информации. Количество нужной человеку информации неуклонно растет. Объемы устройств для хранения данных и пропускная способность линий связи также растут. Однако количество информации растет быстрее.С целью обеспечения информационных средств передачи, хранения и обработкиинформации были разработаны и продолжают разрабаты¬ваться всевозможные электронные устройства и программные ком¬плексы для ускорения данных действий. Передача и хранение информации требуют достаточно больших затрат. И чем с большим количеством информации нам приходится иметь дело, тем дороже это стоит. К сожалению, большая часть данных, которые нужно передавать по каналам связи и сохранять, имеет не самое компактное представление, а современные пользователи довольно часто сталкиваются с проблемой нехватки свободного пространства. Поэтому сжатие данных – это одно из наиболее актуальных направлений современных телекоммуникаций, целью которого является обеспечение компактного представления данных, вырабатываемых источником, для их более экономного сохранения и передачи по каналам связи.Сжатие информации является одним из способов её кодирования и представляет собой процесс обработки символовнекоторого сообщения и перевода этих символов в некоторые коды. Если этот процессорганизован эффективно, то получающееся врезультате закодированное сообщение занимает меньше места, чем исходное. Цель курсовой работы: изучение алгоритмов сжатия информации. Задачи курсовой работы: – сформировать представление о понятии сжатие информации; – рассмотреть основополагающие алгоритмы; – рассмотреть современные алгоритмы сжатия информации.
Содержание

Сокращения 4 Термины и определения 4 Введение 5 1. Алгоритмы сжатия информации 6 2. Алгоритмы сжатия без потерь 7 2.1 Алгоритм Хаффмана 7 2.2 Кодирование Шеннона-Фано 8 2.3 Групповое сжатие 10 2.4 Словарный метод кодирования Зива-Лемпела 10 3. Алгоритмы сжатия с потерями 11 3.1 Алгоритм JPEG 12 3.2 Сжатие видеоданных 14 3.3 Сжатие аудиоданных 16 Заключение 20 Список использованных источников 21
Список литературы

1. Intuit. Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных [Электронный ресурс] URL:http://www.intuit.ru/studies/courses/648/504/lecture/11470. 2. Алгоритмы сжатия информации[Электронный ресурс] URL:http://www.studfiles.ru/preview/2048826/. 3. Всё о сжатии данных, изображений и видео[Электронный ресурс] URL: http://www.compression.ru/download/articles/huff/tiger_shannon-fano.html. 4. Кодирование длин серий[Электронный ресурс] URL:https://www.wikiplanet.click/enciclopedia/ru/Кодирование_длин_серий. 5. Метод словарного кодирования Зива-Лемпела. [Электронный ресурс] URL: http://mirznanii.com/a/120101/metod-slovarnogo-kodirovaniya-ziva-lempela-differentsialnoe-kodirovanie. 6. Сжатие информации с потерями и без потерь [Электронный ресурс] URL:http://compress.ru/article.aspx?id=10581. 7. Обзор алгоритмов сжатия с потерями [Электронный ресурс] URL: http://mf.grsu.by/UchProc/livak/po/comprsite/theory_jpeg.html. 8. Intuit. Алгоритмы сжатия видео [Электронный ресурс] URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/1069/206/lecture/5338. 9. H.265/HEVC [Электронный ресурс] URL:https://habrahabr.ru/company/intel/blog/242781/. 10. Форматы сжатия аудиоданных с потерями [Электронный ресурс] URL:http://www.intuit.ru/studies/courses/511/367/lecture/8698. 11. Форматы сжатия звуковой информации на примере MP3 и FLAC [Электронный ресурс] URL:http://studopedia.ru/9_214496_formati-szhatiya-zvukovoy-informatsii-na-primere-mp-i-FLAC.html.
Отрывок из работы

1. Алгоритмы сжатия информации Основоположником науки о сжатии информации принято считать Клода Шеннона. Его теорема об оптимальном кодировании показывает, к чему нужно стремиться при кодировании информации и насколько та или иная информация при этом сожмется. Кроме того, им были проведены опыты по эмпирической оценке избыточности английского текста. Избыточностью информации называют уменьшение информационной нагрузки на один символ вследствие неравновероятности и взаимозависимости появления символов. Шеннон предлагал людям угадывать следующую букву и оценивал вероятность правильного угадывания. На основе ряда опытов он пришел к выводу, что количество информации в английском тексте колеблется в пределах 0,6 – 1,3 бита на символ. Несмотря на то, что результаты исследований Шеннона были по-настоящему востребованы лишь десятилетия спустя, трудно переоценить их значение[1]. Сжатие данных – это процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Сжатие данных можно разделить на два основных типа: Сжатие без потерь (полностью обратимое) – это метод сжатия данных, при котором ранее закодированная порция данных восстанавливается после их распаковки полностью без внесения изменений. Для каждого типа данных, как правило, существуют свои оптимальные алгоритмы сжатия без потерь. Сжатие с потерями – это метод сжатия данных, при котором для обеспечения максимальной степени сжатия исходного массива данных часть содержащихся в нем данных отбрасывается. Для текстовых, числовых и табличных данных использование программ, реализующих подобные методы сжатия, является неприемлемыми. В основном такие алгоритмы применяются для сжатия аудио- и видеоданных, статических изображений.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Курсовая работа, Педагогика, 30 страниц
190 руб.
Ответы на вопросы, Информатика, 10 страниц
500 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg