数据压缩技术

时间:2024-06-26 15:32:04编辑:分享君

数据压缩分为哪三类??

数据压缩分为两类,有三种分法:1、即时压缩和非即时压缩即时压缩是将语音信号转化为数字信号,同时进行压缩,然后即时通过Internet传送出去。即时压缩一般应用在影像、声音数据的传送中。非即时压缩是在需要的情况下才进行,没有即时性。非即时压缩一般不需要专门的设备,直接在计算机中安装并使用相应的压缩软件即可。2、数字压缩和文件压缩数字压缩是专指一些具有时间性的数据,这些数据常常是即时采集、即时处理或传输的。文件压缩是专指对将要保存在磁盘等物理介质的数据进行压缩,如一篇文章数据、一段音乐数据、一段程序编码数据等的压缩。3、无损压缩与有损压缩无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩,所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩。有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩的过程中损失一定的信息。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。扩展资料:无损压缩格式可以很方便地还原成WAV,还能直接转压缩成MP3、Ogg等有损压缩格式,甚至可以在不同无损压缩格式之间互相转换,而不会丢失任何数据。这一点比起有损格式要强。因为有损压缩格式的二次编码(从一种有损格式转换成另一种有损格式,或者格式不变而调整比特率)意味着丢失更多的信号,带来更大的失真。参考资料来源:百度百科——数据压缩百度百科——无损压缩

数据压缩技术一般分哪两种?各有什么特点?

数据压缩可分成两种类型,一种叫做无损压缩,另一种叫做有损压缩。
无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构(或者叫做还原,解压缩),重构后的数据与原来的数据完全相同;无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平,无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/2~1/4。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼(Huffman)算法和LZW(Lenpel-Ziv & Welch)压缩算法。
有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构,重构后的数据与原来的数据有所不同,但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如,图像和声音的压缩就可以采用有损压缩,因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息,丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解,但可大大提高压缩比。


衡量数据压缩方法的指标有哪些

衡量数据压缩方法的指标:压缩比、速度、效果。数据压缩是指在不丢失信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率的一种技术方法。或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。数据压缩分为两类,有三种分法:1、即时压缩和非即时压缩即时压缩是将语音信号转化为数字信号,同时进行压缩,然后即时通过Internet传送出去。即时压缩一般应用在影像、声音数据的传送中。非即时压缩是在需要的情况下才进行,没有即时性。非即时压缩一般不需要专门的设备,直接在计算机中安装并使用相应的压缩软件即可。2、数字压缩和文件压缩数字压缩是专指一些具有时间性的数据,这些数据常常是即时采集、即时处理或传输的。文件压缩是专指对将要保存在磁盘等物理介质的数据进行压缩,如一篇文章数据、一段音乐数据、一段程序编码数据等的压缩。3、无损压缩与有损压缩无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩,所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩。有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩的过程中损失一定的信息。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。拓展资料:数据压缩的应用:一种非常简单的压缩方法是行程长度编码,这种方法使用数据及数据长度这样简单的编码代替同样的连续数据,这是无损数据压缩的一个实例。这种方法经常用于办公计算机以更好地利用磁盘空间、或者更好地利用计算机网络中的带宽。对于电子表格、文本、可执行文件等这样的符号数据来说,无损是一个非常关键的要求,因为除了一些有限的情况,大多数情况下即使是一个数据位的变化都是无法接受的。对于视频和音频数据,只要不损失数据的重要部分一定程度的质量下降是可以接受的。通过利用人类感知系统的局限,能够大幅度地节约存储空间并且得到的结果质量与原始数据质量相比并没有明显的差别。这些有损数据压缩方法通常需要在压缩速度、压缩数据大小以及质量损失这三者之间进行折中。有损图像压缩用于数码相机中,大幅度地提高了存储能力,同时图像质量几乎没有降低。用于DVD的有损MPEG-2编解码视频压缩也实现了类似的功能。在有损音频压缩中,心理声学的方法用来去除信号中听不见或者很难听见的成分。人类语音的压缩经常使用更加专业的技术,因此人们有时也将“语音压缩”或者“语音编码”作为一个独立的研究领域与“音频压缩”区分开来。不同的音频和语音压缩标准都属于音频编解码范畴。例如语音压缩用于因特网电话,而音频压缩被用于CD翻录并且使用MP3播放器解码。理论压缩的理论基础是信息论(它与算法信息论密切相关)以及率失真理论,这个领域的研究工作主要是由Claude Shannon奠定的,他在二十世纪四十年代末期及五十年代早期发表了这方面的基础性的论文。Doyle和Carlson在2000年写道数据压缩“有所有的工程领域最简单、最优美的设计理论之一”。密码学与编码理论也是密切相关的学科,数据压缩的思想与统计推断也有很深的渊源。许多无损数据压缩系统都可以看作是四步模型,有损数据压缩系统通常包含更多的步骤,例如它包括预测、频率变换以及量化。


数据压缩技术分为哪两类

数据压缩分为两类,按照标准不一样,有三种分法:    1、即时压缩和非即时压缩    即时压缩是将语音信号转化为数字信号,同时进行压缩,然后即时通过Internet传送出去。即时压缩一般应用在影像、声音数据的传送中。非即时压缩是在需要的情况下才进行,没有即时性。非即时压缩一般不需要专门的设备,直接在计算机中安装并使用相应的压缩软件即可。    2、数字压缩和文件压缩    数字压缩是专指一些具有时间性的数据,这些数据常常是即时采集、即时处理或传输的。文件压缩是专指对将要保存在磁盘等物理介质的数据进行压缩,如一篇文章数据、一段音乐数据、一段程序编码数据等的压缩。    3、无损压缩与有损压缩    无损压缩利用数据的统计冗余进行压缩,所以无损压缩的压缩比一般比较低。这类方法广泛应用于文本数据、程序和特殊应用场合的图像数据等需要精确存储数据的压缩。有损压缩方法利用了人类视觉、听觉对图像、声音中的某些频率成分不敏感的特性,允许压缩的过程中损失一定的信息。有损压缩广泛应用于语音、图像和视频数据的压缩。


数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么?

【导读】数据压缩技术是大数据传输过程中需要采用的一种数据存储方法。那么数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么呢?为此小编今天就来和大家细细聊聊关于数据压缩技术那些事,同时也提醒各位大数据工程师在使用数据压缩过程中的一些注意事项及使用方法。在数据压缩中,通过使用比原始数据更少的位来对数据进行编码,数据压缩有两种方法:无损压缩,它消除了冗余但不丢失任何原始数据;有损数据压缩,可通过删除不必要或不太重要的信息来修改数据,在大数据的传输和存储中使用数据压缩非常重要,因为它减少了IT部门必须为该数据提供的网络带宽和存储量,同样重要的是,您实际上并不想保留某些类型的大数据,例如作为物联网(IoT)通信数据一部分的设备间握手引起的抖动。为了最大程度地利用大数据进行数据压缩,您必须知道何时何地使用不同类型的数据压缩工具和公式。选择数据压缩方法时,请牢记以下几条有用的准则:何时使用无损数据压缩如果您有一个大数据应用程序,并且无法承受丢失任何数据的麻烦,并且需要解压缩压缩的每个字节的数据,那么您将需要一种无损的数据压缩方法,当您压缩来自数据库的数据时,即使您意味着必须存储更多的数据,也希望进行无损数据压缩。在选择将此数据重新提交到其数据库时,您需要解压缩完整数据,以便它可以与数据库端的数据匹配并进行存储。何时使用有损数据压缩有时您不需要或不需要所有数据,例如物联网和网络设备的抖动,您不需要这些数据,只需提供给您业务所需的上下文信息的数据即可。第二个示例是在数据压缩过程的前端可能使用的数据压缩公式中使用人工智能(AI),如果您正在研究一个特定的问题,并且只希望与该问题直接相关的数据,则可以决定让数据压缩公式不包含与该问题无关的任何数据。如何选择正确的编解码器一个编解码器是一个硬件,软件的组合,压缩和解压缩数据,所以它在大数据压缩和解压缩操作的核心作用,编解码器有许多种,因此为正确的数据或文件类型选择正确的编解码器很重要,您选择的编解码器类型将取决于您尝试压缩的数据和文件类型,有无损和有损数据的编解码器,也有一些编解码器必须将所有数据文件作为“整体”处理,而其他编解码器可以将数据分割开,以便可以对其进行并行处理,然后在其目的地重新组合,某些编解码器设置用于可视数据,而其他编解码器仅处理音频数据。为什么数据压缩很重要?确定将用于大数据的数据压缩类型是大数据操作的重要组成部分,仅在资源端,IT人员就无法承受处理失控和迅速发展的存储的成本,即使必须完整存储数据,也应尽可能地对其进行压缩,也就是说,您可以采取其他步骤来限制存储和处理,以及针对大数据压缩中采用的算法和方法的最适合操作,掌握这些选项是IT部门的关键数据点。以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据压缩技术分为哪两类?使用方法是什么?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,这样更有核心竞争力与竞争资本。

数据压缩的基本原理

数据压缩的基本原理

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数据压缩技术就是对原始数据进行数据编码或压缩编码。

目前常用的压缩编码有:冗余压缩法(无损压缩法、熵编码)和熵压缩法(有损压缩法)两类。

无损压缩是可逆的;有损压缩是不可逆的。


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变长编码

使用长度可变的代码来对以不同频率出现的样本进行编码。

1·Huffman编码

Huffman编码又称最佳编码。

Huffman编码过程是:

*将信源符号按概率递减顺序排列;

*把两个最小的概率加起来,作为新符号的概率;

*重复上述两步骤,直到概率的和达到1为止;

*在每次合并消息时,将被合并的消息赋予1和0或赋予0和1;

*寻找从每一信源符号到概率为1的路经,记录下路经上的1和0;

*对每一符号写出从码树的根到终结点1、0序列。

例:对信源

[X1,X2,X3,X4,X5,X6]=[0.25,0.25,0.20,0.15,0.10,0.05]

进行Huffman编码。



其中:X1=01;X2=10;X3=11;X4=000;X5=0010;X6=0011。

2·算术编码

算术编码是一种二元编码。

这种编码方法是在不考虑信源统计的情况下,只要监视一小段时间内码字出现的频率,不管统计是平稳的或非平稳的,编码的码率总能趋近于信源熵值,每次迭代的编码算法只处理一个数据符号,并且只有算术运算。

对二进制编码来说,信源符号只有两个。在算术编码的初级阶段,可设一个大概率Pe和小概率Qe,然后对被编码比特流符号进行判断。

其步骤:

*设编码初始化子区间为[0,1],Qe从0算起,则Pe=1-Qe。

*确定子区间起始位置:子区间起始位置=前子区间的长度+ 当前符号的区间左端X前子区间长度

*确定新子区间长度:新子区间长度=前子区间的长度X当前符号的概率

*随着被编码数据流符号的输入,子区间逐渐缩小,

*最后得到的子区间长度决定了表示该区域内的某一个数所需的位数。

例:P42


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预测编码

(自习)


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变换编码

变换编码是指对信号进行变换后在编码。

例如:



典型的编码结构是:




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模型编码

模型编码是指采用模型的方法对传输的图像进行参数估测。

模型编码有:随机马尔可夫场和分形图像编码。

1·分形的概念

分形的含义是其组成部分以某种方式与整体相似的形(一类无规则、混乱而复杂),其局部与整体有相似性的体系,即:自相似性体系。

2·分形编码

*基本原理:分形的方法是把一幅数字图像,通过一些图像处理技术将原始图像分成一些子图像,然后在分形集中查找这样的子图像。分形集存储许多迭代函数,通过迭代函数的反复迭代,可以恢复原来的子图像。

分形编码压缩的步骤:

第一步:把图像划分为互不重叠的、任意大小的的D分区;

第二步:划定一些可以相互重叠的、比D分区大的R分区;

第三步:为每个D分区选定仿射变换表。

分形编码解压步骤:

首先从文件中读取D分区划分方式的信息和仿射变换系数等数据;

然后划定两个同样大小的缓冲区给D图像和R图像,并把R初始化到任一初始阶段;

根据仿射变换系数把其相应的R分区做仿射变换,并用变换后的数据取代该D分区的原有数据;

对D中所有的D分区都进行上述操作,全部完成后就形成一个新的D图像;

再把新D图像的内容拷贝到R中,把新R当作D,D当作R,重复操作(迭代)。

。分形编码的特点:

压缩比高,压缩后的文件容量与图像像素数无关,在压缩时时间长但解压缩速度快。

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无损、有损压缩的压缩原理

有损压缩的特点是保持颜色的逐渐变化,删除图像中颜色的突然变化。生物学中的大量实验证明,人类大脑会利用与附近最接近的颜色来填补所丢失的颜色。例如,对于蓝色天空背景上的一朵白云,有损压缩的方法就是删除图像中景物边缘的某些颜色部分。当在·屏幕上看这幅图时,大脑会利用在景物上看到的颜色填补所丢失的颜色部分。利用有损压缩技术,某些数据被有意地删除了,而被取消的数据也不再恢复。无可否认,利用有损压缩技术可以大大地压缩文件的数据,但是会影响图像质量。如果使用了有损压缩的图像仅在屏幕上显示,可能对图像质量影响不太大,至少对于人类眼睛的识别程度来说区别不大。可是,如果要把一幅经过有损压缩技术处理的图像用高分辨率打印机打印出来,那么图像质量就会有明显的受损痕迹。 无损压缩方法的优点是能够比较好地保存图像的质量,但是相对来说这种方法的压缩率比较低。但是,如果需要把图像用高分辨率的打印机打印出来,最好还是使用无损压缩几乎所有的图像文件都采用各自简化的格式名作为文件扩展名。从扩展名就可知道这幅图像是按什么格式存储的,应该用什么样的软件去读/写等等。

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