数据压缩技术完整版本
数据压缩的基本原理和方法(pdf 87页)
第三章多媒体数据压缩3.1 数据压缩的基本原理和方法3.1 数据压缩的基本原理和方法•压缩的必要性音频、视频的数据量很大，如果不进行处理，计算机系统几乎无法对它进行存取和交换。
例如，一幅具有中等分辨率（640×480）的真彩色图像（24b/像素），它的数据量约为7.37Mb/帧，一个100MB（Byte）的硬盘只能存放约100帧图像。
若要达到每秒25帧的全动态显示要求，每秒所需的数据量为184Mb，而且要求系统的数据传输率必须达到184Mb/s。
对于声音也是如此，若采用16b样值的PCM编码，采样速率选为44.1kHZ ，则双声道立体声声音每秒将有176KB的数据量。
3.1 数据压缩的基本原理和方法•视频、图像、声音有很大的压缩潜力信息论认为：若信源编码的熵大于信源的实际熵，该信源中一定存在冗余度。
原始信源的数据存在着很多冗余度：空间冗余、时间冗余、视觉冗余、听觉冗余等。
3.1.1 数据冗余的类型•空间冗余：在同一幅图像中，规则物体和规则背景的表面物理特性具有相关性，这些相关性的光成像结果在数字化图像中就表现为数据冗余。
–一幅图象中同一种颜色不止一个象素点，若相邻的象素点的值相同，象素点间（水平、垂直）有冗余。
–当图象的一部分包含占主要地位的垂直的源对象时，相邻线间存在冗余。
3.1.1 数据冗余的类型•时间冗余：时间冗余反映在图像序列中就是相邻帧图像之间有较大的相关性，一帧图像中的某物体或场景可以由其它帧图像中的物体或场景重构出来。
–音频的前后样值之间也同样有时间冗余。
–若图象稳定或只有轻微的改变，运动序列帧间存在冗余。
3.1.1 数据冗余的类型•信息熵冗余：信源编码时，当分配给第i 个码元类的比特数b （y i ）=-log p i ，才能使编码后单位数据量等于其信源熵，即达到其压缩极限。
但实际中各码元类的先验概率很难预知，比特分配不能达到最佳。
实际单位数据量d>H （S ），即存在信息冗余熵。
第三章 数据压缩的基本技术
3.2.2信源的相关性与序列熵的关系 平稳序列：序列中的各符号有相同的概率分布； 无记忆序列：序列中的各符号间为统计独立； 联合熵：又称序列熵，随机序列中包含两个符号X、Y， X、Y取自各自的离散信源，则新序列的平均信息量为
独立熵：离散信源X、Y如果统计独立，则H（X）、 H（Y）称为独立熵。 此时有：
逆DCT变换来重构原图像，不会引起明显误差，从而实 现数据压缩。
二维DCT变换
原图像 将基系数绝对值<10的分量置零 （DCT截断量化） 二维逆DCT变换 重构图像
图像清晰 （截断量化误差较小）
（数据压缩程度较小）
对DCT数据的截断量化示意图1
二维DCT变换
原图像 将基系数绝对值<100的分量置零 （DCT截断量化） 二维逆DCT变换 重构图像
•均匀量化（量化步长均匀）；
•最小均方误差量化（非均匀量化，可使均方误差量化最
小）；
•最小熵量化（使输出熵为最小值）； •自适应量化（自动动态选择切换到步长不同的某一组均 匀量化器）；
模数转换
模数转换，又称ADC（Analog-to-Digital Converter）， 是将连续变化的、平滑的模拟量转化成采用二进制（0，1） 编码的数字量的过程。
i m i a 2 i n 1
其中 ai－取值只有两个数码：0和1 2i－为二进制的权，基数为2 n 为整数位的个数、m 为小数位的个数 如（11011.101)2=1×24 +1×23 +0×22 +1×21 +1×20
+1×2－1+0×2-2 +1×2－3 =（27.625)10
i m i a 10 i n 1
其中: ai－称为数制的系数，表示第i位的数码，十进制 数码为0 ~ 9 十个数; 10 i－表示第i位的权值，10为基数，即采用数码的 个数; n 为整数位的个数、m 为小数位的个数;
数据库管理技术的数据库压缩方法
数据库管理技术的数据库压缩方法随着大数据的日益增长，数据库管理技术在维护和处理海量数据上变得越来越重要。
而数据库压缩技术是一项关键技术，可以帮助管理者高效地利用存储空间，提升数据库的性能和效率。
本文将介绍几种常见的数据库压缩方法，帮助管理者选择适合自身需要的方法。
1. 字符串压缩方法在数据库中，字符串的存储通常占据了大量的空间，因此通过字符串压缩可以显著减少数据库的存储量。
其中一种常用的方法是使用字典压缩技术。
简单来说，字典压缩技术通过创建一个字符串的字典，将重复出现的字符串替换为字典中的索引。
这样可以极大地缩减字符串的存储量。
另一种常见的字符串压缩方法是使用前缀编码，将重复前缀进行压缩存储。
这种方法尤其适合存储大量重复的URL地址或者文本数据。
2. 列压缩方法在数据库中，列的数据类型通常是相同的。
因此，通过对列进行压缩可以有效地减少存储空间的消耗。
列压缩方法可以细分为几种不同的类型，例如字典压缩、位图压缩和基于编码的压缩等。
字典压缩是将列中重复的值映射为字典中的索引，从而实现压缩存储。
对于相同的值，只需要存储一次，而不是每次都存储。
位图压缩使用位图数据结构来表示列中的某些特定值是否存在。
通过使用位图，可以快速查找和过滤特定值。
基于编码的压缩使用一系列编码规则来对列的值进行编码和压缩。
这些编码规则可以根据列的特点和数据分布进行选择，以达到更好的压缩效果。
3. 压缩索引方法索引在数据库中起着重要的作用，可以提高查询效率和数据检索能力。
然而，索引占据的存储空间也是不可忽视的。
因此，在数据库管理中采用压缩索引的方法可以有效地减少存储空间的消耗。
一种常见的压缩索引方法是前缀压缩，即只存储索引列的前缀。
通过存储前缀而不是完整的值，可以减少索引的存储空间。
另一种方法是使用无损压缩算法，例如LZW算法或Huffman编码。
这些算法可以根据索引的特点和数据分布进行优化，从而达到更好的压缩效果。
4. 分区压缩方法数据库中的分区是将数据集按照某个特定条件进行分割和组织的一种结构。
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介(一)
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介在网络通信中，TCP协议被广泛应用于数据传输，其可靠性和稳定性被广泛认可。
然而，随着网络应用的不断发展，传输的数据量也日益增多，这对网络带宽和传输速度提出了更高的要求。
为了提高TCP 协议的性能和效率，数据压缩与解压缩技术应运而生。
一、数据压缩技术的基本原理数据压缩技术是指将大容量的数据通过某种算法进行处理，使其在占用更小的空间的前提下保持原始数据的完整。
常见的数据压缩算法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指在压缩数据时，不丢失原始数据的任何信息，使数据能够通过解压缩还原到原始数据；而有损压缩则是在保证数据主要特点的前提下，舍弃一些不重要的信息，从而达到更高的压缩比例。
二、 TCP协议中的数据压缩技术为了在网络传输中减少数据量，提高传输效率，TCP协议引入了数据压缩技术。
数据在传输过程中，可以进行压缩以减少传输的数据量，节省带宽资源。
当数据到达目的地后，再进行解压缩，还原为原始数据。
常见的TCP协议中的数据压缩技术有以下几种：1. 基于字典的压缩算法基于字典的压缩算法将待压缩的数据与事先定义好的字典进行对比，找出重复的片段，并用索引来替代这些重复的片段。
这样可以大大减少重复数据的传输，从而达到数据压缩的效果。
2. 基于哈夫曼编码的压缩算法基于哈夫曼编码的压缩算法通过构建一颗哈夫曼树，为频率高的数据分配较短的编码，为频率低的数据分配较长的编码，从而提高压缩率。
解压缩时根据编码表进行解码，还原为原始数据。
3. 基于LZ算法的压缩算法LZ算法是一种常用的无损压缩算法，在TCP协议中被广泛应用。
它的基本原理是将已经传输的数据作为查找表，通过引用查找已经出现的数据块，将其替换为指向其在数据流中的位置的指针。
这样在传输时只需要传送该指针而不是重复的数据，从而实现数据的有效压缩。
三、数据解压缩技术数据解压缩技术是对压缩后的数据进行还原，使其恢复为原始的数据格式。
解压缩技术需要与压缩技术相对应，通过解析压缩后的数据，根据压缩时使用的算法进行相应的解压操作。
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介(八)
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介一、引言TCP（Transmission Control Protocol）是一种面向连接的传输层协议，它在网络通信中起着至关重要的作用。
为了提高数据传输的效率和速度，人们不断探索和研究新技术。
其中数据压缩与解压缩技术在TCP协议中具有重要意义。
本文将对TCP协议的数据压缩与解压缩技术进行简要介绍。
二、数据压缩技术数据压缩技术是将数据流中的冗余信息删除或者改变编码方式，以减少数据占用的带宽或存储空间。
在TCP协议中，数据压缩技术通过减少数据传输量来提高网络的传输效率。
常用的数据压缩技术有无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩无损压缩是指在压缩过程中不丢失任何数据信息。
常见的无损压缩算法有哈夫曼编码、LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码等。
这些算法通过利用统计学原理和数据的重复性特征，将频繁出现的数据或者字符用较短的编码表示，从而达到压缩数据的目的。
在TCP协议中，无损压缩常用于文本等数据的传输。
2. 有损压缩有损压缩是指在压缩过程中会丢失一部分数据信息，但可以在可接受范围内保持数据质量。
有损压缩常用于图片、音频、视频等数据的传输。
其中，JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常用的图像压缩算法，通过丢弃图像中的某些细节和颜色信息，以达到更高的压缩比和更小的文件大小。
三、数据解压缩技术数据解压缩技术是将压缩后的数据恢复为原始数据的过程。
在TCP协议中，解压缩技术扮演着重要角色，它能够将压缩的数据重新还原，以便接收端正确理解数据。
1. 解压缩算法解压缩算法与压缩算法相对应，常见的解压缩算法有与压缩算法类似的哈夫曼解码、LZW解码等。
这些算法通过参照压缩过程中产生的编码表或者字典，对压缩后的数据进行解码，从而恢复原始数据。
2. 数据缓存TCP协议中，解压缩往往需要对数据进行缓存。
因为在压缩的过程中，很可能将多个原始数据合并成一个数据包进行传输。
分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术(八)
分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术随着云计算、大数据和物联网技术的快速发展，分布式文件系统在数据存储和管理方面起到了至关重要的作用。
在海量数据存储的背景下，如何高效地利用存储资源，提高数据传输速度和降低存储成本成为了一个重要的问题。
数据压缩与解压缩技术作为分布式文件系统中的关键环节，对于实现高效的数据存储和传输起到了关键作用。
数据压缩技术是将原始数据通过某种算法转化为紧凑的表示形式的过程。
在分布式文件系统中，数据压缩可以帮助减小存储空间，降低存储成本，并且减少网络传输的数据量以提高传输效率。
常见的数据压缩算法包括无损压缩算法和有损压缩算法。
无损压缩算法可以保证原始数据的完整性，不会丢失任何信息。
经典的无损压缩算法有Huffman编码、Lempel-Ziv-Welch编码和霍夫曼编码等。
这些算法通过根据数据的统计特性，将频繁出现的数据用较短的编码表示，将不经常出现的数据用较长的编码表示，从而减小数据的存储空间。
有损压缩算法则主要用于音频、图像和视频等具有一定容忍度的数据。
有损压缩算法通过牺牲部分数据的精度来获得更高的压缩比。
这类算法常用的有JPEG和MPEG等。
由于数据质量的损失，有损压缩算法在某些场景下可能无法满足需求。
除了传统的压缩算法，近年来随着深度学习的发展，深度学习压缩算法也引起了广泛关注。
这类算法通过构建神经网络模型，将数据映射到低维空间，从而实现压缩。
与传统的压缩算法相比，深度学习压缩算法具有更高的压缩比和更好的重建质量。
在数据压缩的基础上，分布式文件系统还需要实现数据的解压缩。
解压缩的过程是压缩的逆过程，通过压缩算法的逆变换将压缩后的数据还原为原始数据。
解压缩的过程需要在分布式系统中进行，因此需要考虑数据并行传输和解压的并行计算。
在实际应用中，分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术需要综合考虑多个因素，包括压缩比、解压缩速度、数据传输速度以及系统的可靠性和可扩展性等。
不同的场景可能需要选择不同的压缩算法和参数配置。
数据压缩_精品文档
数据压缩一、引言随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸性增长，数据压缩技术应运而生。
它是一种通过特定的算法，对数据进行优化处理，以减少存储空间和提高传输效率的技术。
数据压缩在现代生活中应用广泛，从图片、音频、视频到大型文件和数据库，几乎所有类型的数据都可以通过压缩技术进行优化。
本文将详细探讨数据压缩的原理、常见方法、应用场景、未来发展以及面临的挑战与解决方案。
二、数据压缩的原理冗余数据消除：数据压缩通过消除冗余数据，即去除数据中的非必要部分，达到减小数据量的目的。
编码优化：通过更有效的编码方式，用更少的位数表示数据，从而达到压缩效果。
预测编码：利用数据的空间或时间相关性，通过预测值来编码实际值，以减少需要传输的数据量。
三、常见的数据压缩方法无损压缩：能完全恢复原始数据，但压缩率相对较低。
常见方法有Huffman编码、LZ77、LZ78等。
有损压缩：无法完全恢复原始数据，但压缩率高。
常见方法有JPEG、MPEG、MP3等。
四、数据压缩的应用场景存储空间优化：用于减少数据存储所需的磁盘空间或闪存空间。
网络传输：用于提高大数据的传输效率和速度。
实时数据处理：在处理流式数据或实时数据时，通过压缩技术降低处理负担。
大数据分析：在处理大规模数据集时，利用压缩技术减少数据处理和分析的时间。
五、数据压缩技术的未来发展更高压缩率：随着算法和硬件的发展，未来将出现更高压缩率的技术，进一步提高数据的存储和传输效率。
多模态压缩：将多种媒体数据（如音频、视频等）进行整合压缩，实现更加高效的数据管理。
自适应压缩：根据数据的特性和需求，动态调整压缩参数，实现更加智能的数据处理。
安全压缩：随着数据安全需求的提高，未来的压缩技术将更加注重数据的加密和保护。
人工智能与压缩技术结合：利用人工智能技术优化和改进压缩算法，提高压缩效率。
六、数据压缩中的挑战与解决方案数据完整性验证：在无损压缩中，如何验证数据的完整性是一个挑战。
解决方案包括采用纠错编码和校验机制等。
分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术
分布式文件系统的数据压缩与解压缩技术随着信息时代的到来，数据的规模呈指数级增长，各种类型的数据文件需要存储和传输。
为了节省存储空间和减少网络带宽的消耗，分布式文件系统中的数据压缩与解压缩技术变得非常关键。
一、数据压缩的必要性在大规模的分布式文件系统中，文件的大小是十分庞大的，因此在存储和传输时需要占用大量的存储空间和网络带宽。
而且，数据文件在存储和传输过程中消耗的资源和时间也会增加。
因此，对数据进行压缩可以显著减少存储空间和网络带宽的使用，提高数据存储和传输的效率。
二、数据压缩的原理与方法数据压缩的原理是通过减少或者消除数据之间的冗余信息来达到压缩的目的。
常见的数据压缩方法包括字典压缩、哈夫曼编码和算术编码等。
字典压缩是基于一种特定字典的数据压缩方法，它通过将重复出现的数据映射到字典中的索引来实现数据压缩。
哈夫曼编码是一种通过统计字符出现频率来进行编码的方法，频率高的字符使用较短的编码，频率低的字符使用较长的编码。
算术编码是一种根据事件发生的概率来编码的方法，它可以更有效地压缩数据。
三、分布式文件系统中的数据压缩技术在分布式文件系统中使用数据压缩技术可以有效地减少数据的存储空间和传输带宽。
分布式文件系统中的数据压缩技术主要包括局部压缩和全局压缩两种方式。
局部压缩是指在每个节点上对数据进行压缩，然后再将压缩后的数据存储和传输。
全局压缩是指将数据在分布式文件系统中的多个节点上进行协同压缩，再进行存储和传输。
四、数据解压缩的流程与技术数据解压缩是将压缩的数据文件恢复到原始的状态，使其可以被正常使用。
数据解压缩的流程包括解压缩文件的读取、解压缩算法的选择和解压缩后数据的存储等步骤。
常见的数据解压缩技术包括字典解压缩、哈夫曼解码和算术解码等。
字典解压缩是根据压缩时使用的字典来对压缩文件进行解码。
哈夫曼解码是根据压缩时生成的哈夫曼编码表对压缩文件进行解码。
算术解码是根据压缩时生成的概率模型对压缩文件进行解码。
数据压缩技术.
西南大学物理科学与技术学院、电子信息工程学院电子信息工程技术专业毕业设计（专科）设计题目：多媒体的数据压缩技术的研究与应用指导教师：郝敏学历层次：专科专业：电子信息技术班级：一班学号：342010097301023 姓名：杨梅评语：成绩：指导教师（签名）2011年5月多媒体数据压缩技术的研究与应用杨梅西南大学电子信息工程学院摘要：数据压缩是由于数据本身具有冗余性，因而利用各种算法将数据冗余压缩到最小，并尽可能的减少失真，从而提高传输效率和节约存储空间。
在多媒体计算机系统中，数据信息量是非常大的，计算机系统几乎无法对它进行直接存取和交换，而为了满足人们对图像、视频等的高品质要求，必须解决信号数据的大容量存储和实时传输问题，因此，对数据进行有效压缩显得尤为重要。
文中对多媒体数据压缩的一些标准及其算法进行了讨论。
关键字: 数据压缩, 冗余度，哈夫曼编码Research and application of multimedia data compression technologyYang MeiSchool of Electronics and Information Engineering, Southwest University, Chongqing 400715, ChinaAbstract：Because of redundancy about data itself, we could use various algorithms to compress the redundant data to a minimum as less distortion as possible, and then gain perfect transmission efficiency and enough storage space. In computer system, information is enough huge, so we may not directly access and exchange with the information. Therefore, we must solve the problem with the large volume of data storage and real-time transmission to meet the high quality of these multimedia such as image, video etc. Of course, effective compression is particularly important. In this paper, some relevant standards and algorithms of multimedia compression are detailed discussed.Keywords: Data Compression, Redundancy, Huffman Coding目录绪论 (1)1 多媒体数据压缩技术概述 (2)1.1 多媒体数据压缩编码的必要性 (2)1.2 多媒体数据压缩的可能性(可行性) (2)1.3 压缩原理 (3)1.4 多媒体数据压缩方法分类。
第二章 多媒体数据压缩技术
的一个间隔，信息越长，编码表示它的间隔就
越小，表示这一间隔所需的二进制位就越多。 2、编码方法：后一个编码字符是在前面编码字符 的范围内，利用原概率分配区间重新求解该编 码字符的范围。
33
2.2.2 常用无损压缩算法
3、编码过程举例：假设信源符号为{a,e,i,o,u}，
这些符号的概率分别为{ 0.2, 0.3, 0.1, 0.2， 0.2 }，根据这些概率可把间隔[0, 1)分成5个子 间隔（如下图）： 字符 概率 范围 a 0.2 e 0.3 i 0.1 o 0.2 u 0.2
概述
（1）数据压缩研究主要集中于图像和视频信号的压缩 （2）数据压缩是以一定的质量损失为代价， 质量损失 一般都是在人眼允许的误差范围之内。 （3）压缩处理过程：
编码过程：将原始数据经过编码进行压缩，以便存 储与传输； 解码过程：对编码数据进行解码，还原为可以使用 的数据。
18
2.1
概述
四、衡量数据压缩技术的指标
第二章 多媒体数据压缩技术
2.1
概述
2.2
常用的数据压缩技术
1
2.1 概述
一、为什么要进行数据压缩
1. 多媒体信息数据量大
例:对语音信号来说（20HZ—4KHZ) 依据采样定理，设数字化精度为8bit，则1秒
数据量为：
4k 2 8b 64kb
2
2.1 概述
对动态图像信息来说，采用代表光强、色彩和饱 和度的YIQ彩色空间，如果带宽分别为： 4.2MHZ、1.5MHZ、0.5MHZ，则1秒钟数据量为：
（1）第一个字符e被编码时： rangelow=0.2, rangehigh=0.5 low=low+range*rangelow = 0+1*0.2=0.2, high=low+range*rangehigh=0+1*0.5=0.5 Range=high-low=0.5-0.2=0.3 此时分配给e的范围为[0.2,0.5）
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介(三)
TCP协议的数据压缩与解压缩技术简介TCP（Transmission Control Protocol）是一种可靠的数据传输协议，广泛用于互联网中数据的传输。
然而，在数据传输的过程中，由于网络带宽的限制以及数据量的增加，数据的传输效率成为一个重要的问题。
为了提高数据的传输效率，TCP协议中引入了数据压缩与解压缩技术。
1. 数据压缩技术的原理数据压缩是指将原始数据通过某种算法进行处理，减少数据的表示长度，从而减少数据传输的时间和网络带宽的占用。
常见的数据压缩算法有无损压缩和有损压缩两种。
无损压缩保持数据的完整性，通过利用数据中的冗余信息、重复信息和局部规律等方式减少数据的存储空间，例如使用哈夫曼编码、LZW算法等。
有损压缩则通过牺牲一定的数据精度来获得更高的压缩比，例如音频和视频文件经常采用的MP3、JPEG等压缩算法。
2. TCP协议中的数据压缩技术在TCP协议中，压缩和解压缩技术通常运用在数据报文的传输过程中，以减少数据包的大小，从而提高数据的传输效率。
一种常见的压缩技术是使用Lempel-Ziv coding方法，在发送端，将原始数据进行压缩，将压缩后的数据传输给接收端；在接收端，将压缩的数据解压缩为原始数据。
这种方法在许多TCP/IP协议栈中已经得到广泛应用。
通过减少数据包的大小，数据传输所需的时间可以大大减少，网络带宽得到有效利用。
另一种常见的压缩技术是使用TCP协议中的选项，例如TCP/IP协议栈中的TCP/IP头部有一个选项字段，可以用来标识数据压缩使用的算法。
发送端和接收端可以约定使用相同的压缩算法，并进行数据的压缩和解压缩。
这种压缩技术的好处是，在传输过程中不需要将数据进行分割和再组装，减少了传输过程中的处理和计算时间。
3. 数据解压缩的技术数据的解压缩是将经过压缩处理的数据还原为原始数据的过程。
数据解压缩是压缩的逆过程，在接收端进行解压缩后，将数据恢复为原始的格式。
对于无损压缩算法，解压缩过程是可逆的，可以完美还原原始数据；而对于有损压缩算法，解压缩过程中会有一定程度的信息丢失，所以无法完全还原原始数据。
第4章 多媒体数据压缩技术
如上图的行程长度编码可写为：白8黑5白3黑8白6……
2023/4/20
Multimedia Technology & Application
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4.2 静态图像的压缩标准JPEG
4.2.1 JPEG标准简介 4.2.2 JPEG标准中的主要技术 4.2.3 JPEG标准的压缩过程 4.2.4 JPEG2000
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Multimedia Technology & Application
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方式3：不等长编码
考查字符串中不同字符出现的概率并对其重新定义一 个编码字如表4.2所示：
则其编码的总长度为：8×1+4×3×3+2×4×2=60（bit）
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Multimedia Technology & Application
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4.1.3 常用的数据压缩方法
1.行程长度（也称游程长度编码）
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5.熵编码
2) 熵编码实例——哈夫曼编码
算法可描述为： (1) 对图像中出现的不同像素值进行概率统计，得到n个不同概率的信 息符号。 (2) 按符号出现的概率由大到小、由上到下排列。 (3) 对两个最低概率符号分别以二进制0、1赋值。 (4) 两最低概率相加后作为一个新符号的概率重新置入符号序列中。 (5) 对概率按从大到小重新排列。 (6) 重复(2)～(5)，直到只剩下两个概率符号的序列。 (7) 分别以二进制0、1赋值后，以此为根结点，沿赋值的顺序的逆序依 次写出该路径上的二进制代码，得到哈夫曼编码。
数据压缩技术
数据压缩技术概述数据压缩技术是一种在计算机领域广泛应用的技术，用于减小数据的体积以节省存储空间或减少数据传输的带宽消耗。
数据压缩技术在计算机科学和信息技术领域有广泛的应用，包括文件压缩、图像压缩、音频压缩等。
数据压缩的基本原理是通过编码将原始数据转换为较短的编码表示，以减小数据的体积。
数据压缩分为两种类型，即有损压缩和无损压缩。
有损压缩会在压缩过程中丢失一部分数据，从而降低数据质量，而无损压缩则能够完整地恢复原始数据。
无损压缩无损压缩是一种将原始数据转换为较小编码表示的压缩方法，压缩后的数据能够完全恢复为原始数据。
无损压缩方法主要通过以下几种方式实现：霍夫曼编码霍夫曼编码是一种基于字符频率的无损压缩方法。
该方法通过构建霍夫曼树来为不同的字符分配变长编码，使得出现频率较高的字符获得较短的编码，而出现频率较低的字符获得较长的编码。
由于字符的出现频率不同，使用霍夫曼编码可以显著减小数据的体积。
LZW压缩LZW压缩方法是一种基于字典的无损压缩方法。
该方法通过构建字典来存储已出现的字符序列，然后用较短的编码表示已出现的字符序列。
在压缩过程中，每当遇到一个新的字符序列时，将其添加到字典中，并用一个编码表示该字符序列。
LZW压缩方法适用于具有大量重复字符序列的数据。
RLE压缩RLE（Run-length encoding）压缩是一种基于重复数据序列的无损压缩方法。
该方法将连续出现的相同数据序列替换为一个标记和出现次数的编码，从而减小数据的体积。
RLE压缩方法适用于具有大量连续重复数据的场景，如图像和音频数据。
有损压缩有损压缩是一种将原始数据转换为较小编码表示的压缩方法，压缩后的数据无法完全恢复为原始数据。
有损压缩方法主要通过以下几种方式实现：JPEG压缩JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩是一种广泛应用于图像压缩的有损压缩方法。
JPEG压缩通过对图像的颜色信息和亮度信息进行分离，并使用离散余弦变换（DCT）对图像数据进行变换。
数据压缩技术
3.2 音频数据的压缩 音频信号压缩编码的主要依据是人耳的听 觉特性，主要有两点： 觉特性，主要有两点： • 1.人的听觉系统中存在一个听觉阈值电平， 1.人的听觉系统中存在一个 低于这个电平的声音信号人耳听不到 . • 2.人的听觉存在屏蔽效应。当几个强弱不同 2.人的听觉存在 的声音同时存在时，强声使弱声难以听到， 的声音同时存在时，强声使弱声难以听到，并 且两者之间的关系与其相对频率的大小有关 . 声音编码算法就是通过这些特性来去掉更 多的冗余数据，来达到压缩数据的目的。 来达到压缩数据的目的。
MP3音频 MP3音频
MP3是利用 的技术， MP3是利用 MPEG Audio Layer 3 的技术，将 音乐以1:10 的压缩率， 音乐以1:10 甚至 1:12 的压缩率，压缩成容量 较小的文件，换句话说， 较小的文件，换句话说，能够在音质丢失很小的 情况下把文件压缩到更小的程度。 情况下把文件压缩到更小的程度。而且还非常好 的保持了原来的音质。正是因为MP3体积小，音 的保持了原来的音质。正是因为MP3体积小， MP3体积小 质高的特点使得MP3 MP3格式几乎成为网上音乐的代 质高的特点使得MP3格式几乎成为网上音乐的代 名词。每分钟音乐的MP3格式只有1MB左右大小， MP3格式只有1MB左右大小 名词。每分钟音乐的MP3格式只有1MB左右大小， 这样每首歌的大小只有3 兆字节。使用MP3 MP3播放 这样每首歌的大小只有3-4兆字节。使用MP3播放 器对MP3文件进行实时的解压缩(解码) 这样， MP3文件进行实时的解压缩 器对MP3文件进行实时的解压缩(解码)，这样， 高品质的MP3音乐就播放出来了。 高品质的MP3音乐就播放出来了。 MP3音乐就播放出来了
多媒体关键技术
3.1 3.2 3.3 3.4
Oracle 数据压缩(Compression) 技术 说明
一．官网说明1.1 Oracle 11g Advanced Compression/demo_c284_i515.htmlOracle 11g EE版本中只有：Basic T able Compression ，而AdvanceCompression Feature需要单独购买。
11g Advanced Compression 有如下特性：1. Compression for T able Data--支持了DML 语句的compress，下面会重点关注。
2. Compression for File Data3. Compression for Backup Data--包括RMAN和expdp/impdp.对数据泵，compress 是inline的，在impdp时不需要进行解压缩，直接导入即可。
4. Compression for Network Traffic--在DG中使用，Redo在传输中被压缩和解压缩。
关于11g Advanced Compression，参考Oracle 的compression 白皮书：/technetwork/database/storage/advanced-compression-whitepaper-130502.pdf这里我们只看Compressionfor T able Data。
The OracleDatabase 11g Advanced Compression Option introduces a comprehensive set ofcompression capabilities to help customers maximize resource utilizationand reduce costs. It allows IT administrators to significantly reduce theiroverall database storage footprint by enabling compression for all types ofdata – be it relational (table), unstructured (file), or backup data. Althoughstorage cost savings are often seen as the most tangible benefit ofcompression, innovative technologies included in the Advanced CompressionOption are designed to reduce resource requirements and technology costs forall components of your IT infrastructure, including memory and networkbandwidth.1.1 Compression for Table DataOracle has beena pioneer in database compression technology. Oracle Database 9i introducedBasic Table Compression several years ago that compressed data that was loadedusing bulk load operations. Oracle Database 11g Release 1 introduced a newfeature called OLTP T able Compression that allows data to be compressed duringall types of data manipulation operations, including conventional DML suchasINSERT and UPDATE. In addition, OLTP Table Compression reduces the associatedcompression overhead of write operations making it suitable for transactionalor OLTP environments as well. OLTP Table Compression, therefore, extends thebenefits of compression to all application workloads.--Oracle 是数据压缩技术的先驱，在Oracle 9i中就引入了Basic Table Compression。
网络数据传输管理技术的数据压缩与解压缩(Ⅰ)
网络数据传输管理技术的数据压缩与解压缩在信息技术高速发展的今天，网络数据传输管理技术已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是电子邮件、网页浏览还是在线视频流媒体，网络数据传输管理技术都在背后默默地支撑着这一切。
而其中一个关键的技术就是数据压缩与解压缩。
本文将从数据压缩与解压缩的原理、方法和应用等方面展开讨论。
1. 数据压缩的原理与方法数据压缩的原理是通过一系列的算法和技术，将原始数据通过某种方式进行编码或转换，使得原始数据所占用的空间得到压缩。
在数据压缩中通常会用到两种压缩方法：有损压缩和无损压缩。
有损压缩是指在压缩的过程中，为了达到更高的压缩比，会丢失一部分数据的精确信息。
这种压缩方法适用于一些对数据精确度要求不高的场景，比如音频和视频文件的压缩。
常见的有损压缩算法有JPEG、MP3等。
而无损压缩则是在压缩的过程中，保持原始数据的完整性，不会丢失任何精确信息。
这种压缩方法适用于对数据精确度要求较高的场景，比如文档和程序文件的压缩。
常见的无损压缩算法有Gzip、ZIP等。
2. 数据解压缩的原理与方法在网络数据传输的另一端，接收到压缩过的数据后，就需要进行解压缩操作，将压缩过的数据还原为原始数据。
数据解压缩的原理与压缩相反，也是通过一系列的算法和技术，将压缩过的数据进行解码或转换，从而还原为原始数据。
对于有损压缩过的数据，解压缩后的数据与原始数据肯定存在一定的差异，这就是有损压缩所带来的信息丢失。
而对于无损压缩过的数据，解压缩后的数据与原始数据完全一致，不会有任何差异。
3. 数据压缩与解压缩的应用在网络数据传输管理技术中，数据压缩与解压缩技术广泛应用于各个领域。
比如在电子邮件传输中，通过对附件文件进行压缩，可以减小文件的大小，从而节省传输带宽和时间。
在网页浏览中，通过对网页内容进行压缩，可以加快网页加载速度，提升用户体验。
在在线视频流媒体中，通过对视频文件进行压缩，可以降低网络传输的带宽要求，使得视频能够更快速、流畅地播放。
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者说不确定性有关。从本质上讲,数据压缩的目的就是要消除信息中的冗余。
部的结构而推导出全部的画面。 知识冗余：我们对图像的观察和了解与一些知识存在很大相关性。 感官冗余：人类的感官对图像、声音的敏感性是非均匀和非线性的。
空间冗余
图片中1、2、3区域中颜色亮度都相同，因此含有大量空间 冗余
时间冗余
直播中相邻帧间人物背景基本无变化三、压缩的分类
无损压缩
有损压缩
无损压缩
优点
缺点
1、100%的保存、没有任何信 号丢失
2、音质高，不受信号源的影响
3、转换方便
1、占用空间大，压缩比不高 2、缺乏硬件支持
有损压缩
优点
有损方法的一个优点就是在有些 情况下能够获得比任何已知无损 方法小得多的文件大小，同时又 能满足系统的需要。当用户得到 有损压缩文件的时候，譬如为了 节省下载时间，解压文件与原始 文件在数据位的层面上看可能会 大相径庭，但是对于多数实用目 的来说，人耳或者人眼并不能分 辨出二者之间的区别。
缺点
利用有损压缩技术，某些数据被有意 地删除了，而被删除的数据也不能再 恢复。
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数据压缩技术
1、数据压缩的产生 2、数据压缩原理 3、压缩的分类
一、数据压缩的产生
为什么要进行数据压缩？
为了节省空间 为了传输方便 ……
数据压缩的起源
数据压缩的最原始目的就是希望使用最节俭的方式来进行信息的传达，因此严格意义上的数据压缩产生 于对概率的认识，当我们对文字信息进行编码时,如果为出现概率较高的字母赋予较短的编码,为出现概率较
二、数据压缩原理
信息集包含冗余信息 人们的感知能力有限
例如影片种某场景重复出现或者可推 知出现
例如人们对声音感知范围在 20Hz~20000Hz；对相似色彩的辨识度
不高
冗余的分类
空间冗余：在静态图像中，同一景物表面上各像素之间存在着空间连贯性。 时间冗余：在运动图像中，相邻帧之间往往包含很多相同背景和物体。 结构冗余：在有些图像中存在很强的纹理结构，这些纹理结构存在明显的重复分布模式，我们可以通过局