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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background: #008080" align= center| '''<big>数据压缩</big> ''' |- | [[File:37d12f2eb9389b50d2bd36278135e5dde7116e01.jpg|缩略图|居中|[https://bkimg.cdn.bcebos.com/pic/37d12f2eb9389b50d2bd36278135e5dde7116e01?x-bce-process=image/resize,m_lfit,w_268,limit_1/format,f_jpg 原图链接][https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8E%8B%E7%BC%A9/5198909?fr=aladdin 来自搜狗的图片]]] |- | style="background: #008080" align= center| |- | align= light| |} '''数据压缩'''(''' data compression''' ),是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,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的一种技术方法。数据压缩包括有损压缩和无损压缩。在计算机科学和信息论中,数据压缩或者源编码是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据位元(或者其它信息相关的单位)表示信息的过程。例如,如果我们将“compression”编码为“comp”那么这篇文章可以用较少的数据位表示。一种流行的压缩实例是许多计算机都在使用的ZIP 文件格式,它不仅仅提供了压缩的功能,而且还作为归档工具(Archiver)使用,能够将许多文件存储到同一个文件中。 =='''简介'''== 对于任何形式的通信来说,只有当信息的发送方和接受方都能够理解编码机制的时候压缩数据通信才能够工作。例如,只有当接受方知道这篇文章需要用英语字符解释的时候这篇文章才有意义。同样,只有当接受方知道编码方法的时候他才能够理解压缩数据。一些压缩算法利用了这个特性,在压缩过程中对数据进行加密,例如利用密码加密,以保证只有得到授权的一方才能正确地得到数据。数据压缩能够实现是因为多数现实世界的数据都有统计冗余。例如,字母“e”在英语中比字母“z”更加常用,字母“q”后面是“z”的可能性非常小。无损压缩算法通常利用了统计冗余,这样就能更加简练地、但仍然是完整地表示发送方的数据。如果允许一定程度的保真度损失,那么还可以实现进一步的压缩。例如,人们看图画或者电视画面的时候可能并不会注意到一些细节并不完善。同样,两个音频录音采样序列可能听起来一样,但实际上并不完全一样。有损压缩算法在带来微小差别的情况下使用较少的位数表示图像、视频或者音频。由于可以帮助减少如硬盘空间与连接带宽这样的昂贵资源的消耗,所以压缩非常重要,然而压缩需要消耗信息处理资源,这也可能是费用昂贵的。所以数据压缩机制的设计需要在压缩能力、失真度、所需计算资源以及其它需要考虑的不同因素之间进行折衷。 =='''评价'''== 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,能够大幅度得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衷。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。<ref>[https://www.sohu.com/picture/342540382 数据压缩]搜狗</ref> =='''参考文献'''== [[Category:470 製造總論]]
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