Метода - сжатие - данные
Cтраница 1
Полиноминальные методы сжатия данных основаны на кусочной аппроксимации измеряемой величины, являющейся функцией времени, какой-либо известной более простой функцией времени и передаче дискретных значений измеряемой величины при достижении погрешности аппроксимации некоторого заданного ( допустимого) значения. Для реализации полиноминальных методов сжатия данных могут применяться адаптивная дискретизация и адаптивная коммутация. [1]
К методам сжатия данных путем рационального кодирования относятся методы представления измерительной информации в дискретной форме, требующей минимального количества символов. К рациональному кодированию относятся статистическое и разностное кодирование. [2]
По возможности восстановления исходного сигнала все методы сжатия данных делятся на обратимые и необратимые. Обратимые методы дают возможность восстанавливать исходный сигнал, необратимые методы не дают такой возможности. К необратимым относятся методы, основанные на получении и анализе измерительной информации на передающей стороне и передаче какой-либо одной или нескольких характеристик процесса. Так, например, при исследовании вибрации какого-либо устройства могут передаваться амплитуда и частота вибрации. По этим данным полностью характер колебательного процесса восстановить нельзя, однако может быть достигнуто сокращение числа отсчетов по сравнению с передачей отсчетов, необходимых для восстановления колебательного процесса с заданной точностью. [3]
В следующей таблице приводятся некоторые типичные расширения, соответствующие им программы-архиваторы и методы сжатия данных. [4]
В следующей таблице приводятся некоторые типичные расширения графических файлов и соответствующие им методы сжатия данных. [5]
 |
Деление нейрона с максимальной ошибкой в растущем нейронном газе. [6] |
Соревновательные слои нейронов широко используются для квантования данных ( vector quantization), отличающегося от кластеризации лишь большим числом прототипов. Это весьма распространенный на практике метод сжатия данных. При достаточно большом числе прототипов, плотность распределения весов соревновательного слоя хорошо аппроксимирует реальную плотность распределения многомерных входных векторов. Входное пространство разбивается на ячейки, содержащие вектора, относящиеся к одному и тому же прототипу. [7]
Основным классификационным признаком является временной признак. В соответствии с этим будем различать оперативные, или адаптивные, и неоперативные методы сжатия данных. [8]
Для сокращения объема памяти, занимаемой данными, используются разнообразные методы сжатия. Во многих случаях сжатие данных дает огромную экономию. Метода сжатия данных известны давно, но что касается их использования Для экономии памяти, то приходится только удивляться тому, что они применяются не так уж часто. [9]
Итак, теперь должно быть очевидно, что о передаче мультимедийной информации в несжатом виде не может быть и речи. К счастью, за несколько последних десятков лет было разработано множество методов сжатия, делающих возможной передачу мультимедийной информации. В данном разделе мы рассмотрим некоторые методы сжатия мультимедийных данных, особенно изображений. [10]
Прежде всего мы должны решить, какую площадь должна занимать каждая ячейка растра. Это решение должно быть принято до начала оцифровки или наложения сетки, чтобы сообщить программе оцифровки размер ячейки или дать оператору сведения о размерах квадратов сетки. Кроме того, нам следует решить, пригодится ли какой-нибудь метод кодирования ( типа группового или блочного кодирования), который мог бы сократить процесс. При том, что методы сжатия данных хороши для уменьшения их объема, использование этих методов при вводе может оказаться не менее важным благодаря сокращению времени ввода. [11]
Прежде всего мы должны решить, какую площадь должна занимать каждая ячейка растра. Это решение должно быть принято до начала оцифровки или наложения сетки, чтобы сообщить программе оцифровки размер ячейки или дать оператору сведения о размерах квадратов сетки. Кроме того, нам следует решить, пригодится ли какой-нибудь метод кодирования ( типа группового или блочного кодирования), который мог бы сократить процесс. При том, что методы сжатия данных хороши для уменьшения их объема, использование этих методов при вводе может оказаться не менее важным благодаря сокращению времени ввода. [12]
Страницы: 1