Бит - это "атом"
Любая система, которую можно перевести в одно из двух различных задаваемых состояний и удержать в нем в течение требуемого промежутка времени, может быть использована для хранения одного бита информации.
Емкость для хранения бита можно представлять себе как небольшой "ящик" где-то в пространстве-времени (в микросхеме, на магнитном/оптическом диске,
Данные - информация в цифровом виде.
Объем данных измеряется в битах, но может быть и
R-битный элемент - совокупность R битов - имеет $$2^R$$ возможных значений-состояний. Большинство источников
Байт - это 8-битный элемент: совокупность восьми битов.
Входная последовательность в общем случае бесконечна, но ее элементы обязательно пронумерованы, поэтому имеют смысл понятия "предыдущие" и "последующие" элементы. В случае многомерных данных есть много способов создания последовательности из входного множества.
Блок - конечная последовательность
Поток - последовательность с неизвестными границами: данные поступают маленькими блоками, и нужно обрабатывать их сразу, не накапливая. Блок - последовательность с произвольным доступом, а поток - с последовательным.
Сжатием блока называется такое его описание, при котором создаваемый сжатый блок содержит меньше битов, чем исходный, но по нему возможно однозначное восстановление каждого бита исходного блока. Обратный процесс, восстановление по описанию, называется разжатием.
Используют и такие пары терминов: компрессия/декомпрессия, кодирование/
Под просто сжатием будем далее понимать сжатие без потерь (
Сжатие с потерями (
При измерении физических параметров (яркость, частота, амплитуда, сила тока и т.д.) неточности неизбежны, поэтому "округление" вполне допустимо. С другой стороны, приемлемость сжатия изображения и звука со значительными потерями обусловлена особенностями восприятия такой информации органами чувств человека. Если же предполагается компьютерная обработка изображения или звука, то требования к потерям гораздо более жесткие.
Конечную последовательность битов назовем
Конечную последовательность элементов назовем словом, а количество элементов в слове - длиной слова. Иногда используются синонимы: строка и фраза. В общем случае слово построено из R-битных элементов, а не 8-битных. Таким образом, код - это слово из 1-битных элементов.
Например, в блоке из 14-и элементов "кинчотсихыннад" одно слово длиной 14 элементов, два слова длиной 13, и так далее, 13 слов длиной 2 и 14 слов длиной 1. Аналогично в блоке из семи битов "0100110" один код длиной 7 битов, два кода длиной 6, и так далее, семь кодов длиной 1.
Символ - это "атом" некоторого языка (например, буквы, цифры, ноты, символы шахматных фигур, карточных мастей). Во многих случаях под символом имеют в виду R-битный элемент (обычно байт), однако элементы
"Качественными" можно называть данные, содержащие элементы-указатели на символы внутри таблиц или указатели на ветви алгоритма (и таким образом "привязанные" к некоторой структуре: таблице, списку, алгоритму и т.п.) А "количественными" - множества элементов, являющиеся записями значений каких-либо величин.
ASCII (American Standard Code for Information
Множество всех различных символов, порождаемых некоторым источником, называется алфавитом, а количество символов в этом множестве - размером алфавита. Источники данных порождают только элементы, но физические источники информации - символы или элементы.
Размер алфавита таблицы
Можно говорить, что источник без памяти порождает "элементы", а
В первом же случае имеем дело с
Кавычки показывают, что это условные названия способов
По традиции бинарный источник без памяти называют обычно "источник Бернулли", а важнейшим частным случаем источника данных с памятью является "источник Маркова" (N-го порядка): состояние на i-ом шаге зависит от состояний на N предыдущих шагах: i-1, i-2,…, i-N.
Третья важнейшая применяемая при сжатии данных
Если использовать модель "N > 1, то при малых N эффективность сжатия неизменна или незначительно лучше, но метод существенно сложнее, а при дальнейшем увеличении N эффективность резко уменьшается.
Эффективность сжатия учитывает не только степень сжатия (отношение длины несжатых данных к длине соответствующих им сжатых данных), но и скорости сжатия и разжатия. Часто пользуются обратной к степени сжатия величиной - коэффициентом сжатия, определяемым как отношение длины сжатых данных к длине соответствующих им несжатых.
Еще две важных характеристики алгоритма сжатия - объемы памяти, необходимые для сжатия и для разжатия (для хранения данных, создаваемых и/или используемых алгоритмом).
CM (Context Modeling) - Контекстное моделирование
DMC (Dynamic Markov Compression) - Динамическое марковское сжатие (является частным случаем CM)
PPM (Prediction by Partial Match) - Предсказание по частичному совпадению (является частным случаем CM)
LZ-методы - методы Зива-Лемпела, в том числе LZ77, LZ78, LZH и
PBS (Parallel Blocks Sorting) - Сортировка параллельных блоков
ST (Sort Transformation) - Частичное сортирующее преобразование (является частным случаем PBS)
BWT (Burrows-Wheeler Transform) - Преобразование Барроуза-Уилера (является частным случаем
RLE (Run Length Encoding) - Кодирование длин повторов
HUFF (Huffman Coding) - кодирование по методу Хаффмана
SEM (Separate Exponents and Mantissas) - Разделение экспонент и мантисс (Представление целых чисел)
UNIC (Universal Coding) - Универсальное кодирование (является частным случаем SEM)
ARIC (Arithmetic Coding) - Арифметическое кодирование
RC (Range Coding) - Интервальное кодирование (вариант арифметического)
DC (Distance Coding) - Кодирование расстояний
IF (Inverted Frequences) - "Обратные частоты" (вариант DC)
MTF (Move To Front) - "Сдвиг к вершине", "Перемещение стопки книг"
ENUC (Enumerative Coding) - Нумерующее кодирование
FT (Fourier Transform) - Преобразование Фурье
DCT (Discrete Cosine Transform) - Дискретное Косинусное Преобразование, ДКП (является частным случаем FT)
DWT (Discrete Wavelet Transform) - Дискретное Вэйвлетное Преобразование, ДВП
LPC (Linear Prediction Coding) - Линейно-Предсказывающее Кодирование, ЛПК (к нему относятся Дельта-кодирование, ADPCM, CELP и MELP)
SC (Subband Coding) - Субполосное кодирование
VQ (Vector Quantization) - Векторное квантование
Бит - это "атом"
Любая система, которую можно перевести в одно из двух различных задаваемых состояний и удержать в нем в течение требуемого промежутка времени, может быть использована для хранения одного бита информации.
Емкость для хранения бита можно представлять себе как небольшой "ящик" где-то в пространстве-времени (в микросхеме, на магнитном/оптическом диске,
Данные - информация в цифровом виде.
Объем данных измеряется в битах, но может быть и
R-битный элемент - совокупность R битов - имеет $$2^R$$ возможных значений-состояний. Большинство источников
Байт - это 8-битный элемент: совокупность восьми битов.
Входная последовательность в общем случае бесконечна, но ее элементы обязательно пронумерованы, поэтому имеют смысл понятия "предыдущие" и "последующие" элементы. В случае многомерных данных есть много способов создания последовательности из входного множества.
Блок - конечная последовательность
Поток - последовательность с неизвестными границами: данные поступают маленькими блоками, и нужно обрабатывать их сразу, не накапливая. Блок - последовательность с произвольным доступом, а поток - с последовательным.
Сжатием блока называется такое его описание, при котором создаваемый сжатый блок содержит меньше битов, чем исходный, но по нему возможно однозначное восстановление каждого бита исходного блока. Обратный процесс, восстановление по описанию, называется разжатием.
Используют и такие пары терминов: компрессия/декомпрессия, кодирование/
Под просто сжатием будем далее понимать сжатие без потерь (
Сжатие с потерями (
При измерении физических параметров (яркость, частота, амплитуда, сила тока и т.д.) неточности неизбежны, поэтому "округление" вполне допустимо. С другой стороны, приемлемость сжатия изображения и звука со значительными потерями обусловлена особенностями восприятия такой информации органами чувств человека. Если же предполагается компьютерная обработка изображения или звука, то требования к потерям гораздо более жесткие.
Конечную последовательность битов назовем
Конечную последовательность элементов назовем словом, а количество элементов в слове - длиной слова. Иногда используются синонимы: строка и фраза. В общем случае слово построено из R-битных элементов, а не 8-битных. Таким образом, код - это слово из 1-битных элементов.
Например, в блоке из 14-и элементов "кинчотсихыннад" одно слово длиной 14 элементов, два слова длиной 13, и так далее, 13 слов длиной 2 и 14 слов длиной 1. Аналогично в блоке из семи битов "0100110" один код длиной 7 битов, два кода длиной 6, и так далее, семь кодов длиной 1.
Символ - это "атом" некоторого языка (например, буквы, цифры, ноты, символы шахматных фигур, карточных мастей). Во многих случаях под символом имеют в виду R-битный элемент (обычно байт), однако элементы
"Качественными" можно называть данные, содержащие элементы-указатели на символы внутри таблиц или указатели на ветви алгоритма (и таким образом "привязанные" к некоторой структуре: таблице, списку, алгоритму и т.п.) А "количественными" - множества элементов, являющиеся записями значений каких-либо величин.
ASCII (American Standard Code for Information
Множество всех различных символов, порождаемых некоторым источником, называется алфавитом, а количество символов в этом множестве - размером алфавита. Источники данных порождают только элементы, но физические источники информации - символы или элементы.
Размер алфавита таблицы
Можно говорить, что источник без памяти порождает "элементы", а
В первом же случае имеем дело с
Кавычки показывают, что это условные названия способов
По традиции бинарный источник без памяти называют обычно "источник Бернулли", а важнейшим частным случаем источника данных с памятью является "источник Маркова" (N-го порядка): состояние на i-ом шаге зависит от состояний на N предыдущих шагах: i-1, i-2,…, i-N.
Третья важнейшая применяемая при сжатии данных
Если использовать модель "N > 1, то при малых N эффективность сжатия неизменна или незначительно лучше, но метод существенно сложнее, а при дальнейшем увеличении N эффективность резко уменьшается.
Эффективность сжатия учитывает не только степень сжатия (отношение длины несжатых данных к длине соответствующих им сжатых данных), но и скорости сжатия и разжатия. Часто пользуются обратной к степени сжатия величиной - коэффициентом сжатия, определяемым как отношение длины сжатых данных к длине соответствующих им несжатых.
Еще две важных характеристики алгоритма сжатия - объемы памяти, необходимые для сжатия и для разжатия (для хранения данных, создаваемых и/или используемых алгоритмом).
CM (Context Modeling) - Контекстное моделирование
DMC (Dynamic Markov Compression) - Динамическое марковское сжатие (является частным случаем CM)
PPM (Prediction by Partial Match) - Предсказание по частичному совпадению (является частным случаем CM)
LZ-методы - методы Зива-Лемпела, в том числе LZ77, LZ78, LZH и
PBS (Parallel Blocks Sorting) - Сортировка параллельных блоков
ST (Sort Transformation) - Частичное сортирующее преобразование (является частным случаем PBS)
BWT (Burrows-Wheeler Transform) - Преобразование Барроуза-Уилера (является частным случаем
RLE (Run Length Encoding) - Кодирование длин повторов
HUFF (Huffman Coding) - кодирование по методу Хаффмана
SEM (Separate Exponents and Mantissas) - Разделение экспонент и мантисс (Представление целых чисел)
UNIC (Universal Coding) - Универсальное кодирование (является частным случаем SEM)
ARIC (Arithmetic Coding) - Арифметическое кодирование
RC (Range Coding) - Интервальное кодирование (вариант арифметического)
DC (Distance Coding) - Кодирование расстояний
IF (Inverted Frequences) - "Обратные частоты" (вариант DC)
MTF (Move To Front) - "Сдвиг к вершине", "Перемещение стопки книг"
ENUC (Enumerative Coding) - Нумерующее кодирование
FT (Fourier Transform) - Преобразование Фурье
DCT (Discrete Cosine Transform) - Дискретное Косинусное Преобразование, ДКП (является частным случаем FT)
DWT (Discrete Wavelet Transform) - Дискретное Вэйвлетное Преобразование, ДВП
LPC (Linear Prediction Coding) - Линейно-Предсказывающее Кодирование, ЛПК (к нему относятся Дельта-кодирование, ADPCM, CELP и MELP)
SC (Subband Coding) - Субполосное кодирование
VQ (Vector Quantization) - Векторное квантование
Для получения официальных документов о завершении программы дополнительного профессионального образования (удостоверения о повышении квалификации, дипломов о профессиональной переподготовке и MBA) необходимо предоставить:
Внимание! Вы можете не заказывать доставку бумажной версии официального документы, а скачать его в электронном виде и распечатать самостоятельно. Информация о выданном документе в течение 1 месяца загружается в Федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» - ФИС ФРДО.
Доступ на новый сайт осуществляется с использованием адреса электронной почты, который был указан вами при регистрации на "старом". Мы постарались перенести все ваши данные с прежнего ресурса, однако не исключена вероятность потери части информации.
При возникновении проблемы со входом, воспользуйтесь функцией сброса пароля
Если вы обнаружите несоответствия, пожалуйста, сообщите нам.