Введение.
Глава 1. Анализ теоретических и экспериментальных основ
моделирования алгоритмов сжатия.
1.1. Задачи, для решения которых используется сжатие данных.
1.2. Анализ избыточности источников сообщений.
1.3.Теоретические подходы к сжатию источников информации. Моделирование и основные методы
1.4. Анализ и обоснование критериев оценки эффективности алгоритмов сжатия Теоретические подходы к сжатию
источников информации
1.5. Определение требований к критериям оценки АС.
1.6. Пример получения зависимости ТсДКс.
1.7. Модель разбиения пространства объектов по вектору признаков
Выводы по первой главе.
Глава 2. Оценка эффективности и классификация алгоритмов
обратимого сжатия
2.1. Обоснование новых критериев и классификация алгоритмов
сжатия на основе файловых признаков
2.2. Классификация алгоритмов сжатия по временным критериям .
2.3. Оценка сложности вектора признаков АС
2.4. Анализ результатов классификации
Выводы по второй главе. . III
Глава 3.Моделирование алгоритма сжатая на основе выделения
граничной точки
3.1. Постановка общей задачи сжатия табличных данных
3.2. Оценка аппаратных затрат на реализацию сжатой таблицы
3.3. Метод сжатия на основе выделения граничной точки
3.4. Анализ функции Рх.
3.5. Нахождение граничной точки.
3.6. Избыточность множеств X, У и формирование 5 и X.
3.7. Формирование множеств О и К
3.8. Нахождение граничных точек.
3.9. Определение нагрузки на разрядный вход регистра результата. Периодичность узловых значений
3 Графическая интерпретация метода
3 Выбор функциональной системы генератора функции 4 х
Выводы по третьей главе .
Глава 4. Анализ результатов исследования и практические
рекомендации .
4.1. Применение таблиц замены для разработки алгоритма обратимого сжатия данных
4.2. Оценка эффективности нового алгоритма сжатия
4.3. Уточнение функций классификаций
Выводы по четвертой главе.
Заключение
Библиографический список использованной литературы.
Приложения
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ, УСЛОВНЫХ
ОБОЗНАЧЕНИЙ, СИМВОЛОВ, ЕДИНИЦ И ТЕРМИНОВ
АС алгоритм сжатия
АОСД алгоритм обратимого сжатия данных
АСУ автоматизированная система управления
АДП аппроксимативное деление пополам
ААДП алгоритм аппроксимативного деления пополам АСИСО алгоритм обраимого сжатия посредством иерархического сопоставления образов ИСО иерархическое сопоставление образов
ИАСД иерархический алгоритм сжатия данных
ПАДП процедура аппроксимативного деления пополам ПСС правила сокращения сложности
ПАСД последовательный алгоритм сжатия данных
СД сжатие данных
ССД средства сжатия данных
ТЗ таблица замены
УТЗ укомплектованная таблица замены
сеГ нижний индекс при знаке равенства означает по
определению
ВВЕДЕН И Е
Одним из важных аспектов проблем передачи, хранения и обработки информации является задача сжатия данных.
Большие объемы хранимой информации определяют задачи экономного расходования ресурсов ЭВМ, компактного представления данных на различных магнитных носителях, что, несомненно, вызывает потребность в поиске путей сокращения временных затрат на получение извлечение информации из сжатых структур. Временные показатели алгоритмов сжатия играют важную роль в системах реального масштаба времени, в рамках которых приходится решать задачи сжатия информации, где протекание процессов сжатия и восстановления исходных данных имеюз ограничения по времени например, в системах распознания летательных объектов свойчужой, управления движением самолетов при посадке и т.д.
К сожалению, в настоящее время отсутствует единая методика тестирования алгоритмов сжатия АС, число которых ежегодно растет. Нет единого подхода к обоснованному выбору критериев оценки эффективности АС, отсутствуют сами критерии, использование которых позволило бы решать задачи классификации моделей алгоритмов сжатия. Все это только вносит определенные трудности при выборе АС для моделирования различных технических систем кодирования и передачи информации по каналам связи, а также для их использования в решении практических задач сжатия в определенных предметных областях.
Актуальность
- Киев+380960830922