Che tipo di compressione dei dati è il contrario della compressione dei dati data senza perdita di dati?
doc-4131
La compressione dei dati persi è l' inverso della compressione dei dati senza perdite. In questi regimi, una certa perdita di informazioni è accettabile. L' eliminazione di dettagli non essenziali dalla fonte dei dati consente di risparmiare spazio di archiviazione. Gli schemi di compressione dei dati persi sono progettati dalla ricerca su come le persone percepiscono i dati in questione. Ad esempio, l' occhio umano è più sensibile alle sottili variazioni di luminanza rispetto alle variazioni di colore. La compressione dell' immagine JPEG funziona in parte arrotondando i bit non essenziali delle informazioni. Esiste un compromesso corrispondente tra la conservazione delle informazioni e la riduzione delle dimensioni. Un certo numero di formati di compressione popolari sfruttano queste differenze percettive, comprese quelle utilizzate in file musicali, immagini e video.
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doc-4126
Nell' elaborazione del segnale, la compressione dei dati, la codifica della sorgente o la riduzione del bitrate comportano la codifica delle informazioni utilizzando meno bit rispetto alla rappresentazione originale. La compressione può essere lossy o lossless. La compressione senza perdite riduce i bit identificando ed eliminando la ridondanza statistica. Nessuna informazione viene persa in compressione lossless. La compressione a perdita riduce i bit identificando le informazioni inutili e rimuovendole. Il processo di riduzione delle dimensioni di un file di dati viene chiamato compressione dei dati. Nell' ambito della trasmissione dei dati, si chiama codice sorgente (codifica alla fonte dei dati prima della loro memorizzazione o trasmissione) in opposizione alla codifica dei canali.
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doc-4136
La compressione audio Lossless produce una rappresentazione di dati digitali che decompressi ad un duplicato digitale esatto del flusso audio originale, a differenza della riproduzione da tecniche di compressione lossy come Vorbis e MP3. I rapporti di compressione sono circa il 50-60% delle dimensioni originali, che è simile a quelli della compressione generica senza perdita di dati. La compressione Lossless non è in grado di raggiungere rapporti di compressione elevati a causa della complessità delle forme d' onda e dei rapidi cambiamenti nelle forme sonore. Codec come FLAC, Shorten e TTA utilizzano la previsione lineare per stimare lo spettro del segnale. Molti di questi algoritmi utilizzano la convoluzione con il filtro[-1 1] per sbiancare o appiattire leggermente lo spettro, consentendo così una compressione tradizionale senza perdita di dati per lavorare in modo più efficiente. Il processo viene invertito al momento della decompressione.
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doc-4128
Gli algoritmi di compressione dei dati senza perdita di dati di solito sfruttano la ridondanza statistica per rappresentare i dati senza perdere alcuna informazione, in modo che il processo sia reversibile. La compressione senza perdite è possibile perché la maggior parte dei dati reali mostra ridondanza statistica. Ad esempio, un' immagine può avere aree di colore che non cambiano su più pixel; invece di codificare "pixel rossi, pixel rossi, pixel rossi," i dati possono essere codificati come "279 pixel rossi". Questo è un esempio di base di codifica di lunghezza di esecuzione; ci sono molti schemi per ridurre le dimensioni del file eliminando la ridondanza.
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doc-4134
La compressione dei dati può essere vista come un caso particolare di differencing dei dati: la differenziazione dei dati consiste nella produzione di una differenza data da una fonte e da un target, mentre la compensazione dei dati consiste nella produzione di un file compresso dato da un target e la decompressione consiste nella produzione di un target dato solo da un file compresso. Così, si può considerare la compressione dei dati come un dato che si differenzia con i dati sorgente vuoti, il file compresso che corrisponde ad una "differenza dal nulla".
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doc-4133
Esiste una stretta connessione tra l' apprendimento della macchina e la compressione: un sistema che prevede le probabilità posteriori di una sequenza data l' intera sua storia può essere utilizzato per la compressione ottimale dei dati (utilizzando la codifica aritmetica sulla distribuzione in uscita) mentre un compressore ottimale può essere utilizzato per la previsione (ricercando il simbolo che comprime meglio, data la storia precedente). Questa equivalenza è stata utilizzata per giustificare l' uso della compressione dei dati come parametro di riferimento per l'"intelligence generale".
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doc-4127
La compressione è utile perché aiuta a ridurre l' uso delle risorse, come lo spazio di memorizzazione dei dati o la capacità di trasmissione. Poiché i dati compressi devono essere decompressi per poter essere utilizzati, questa elaborazione aggiuntiva impone costi di calcolo o altri costi attraverso la decompressione; questa situazione è ben lungi dall' essere un pranzo libero. La compressione dei dati è soggetta ad un compromesso di complessità spazio-temporale. Per esempio, uno schema di compressione per il video può richiedere un hardware costoso perché il video sia decompresso abbastanza velocemente da poter essere visto come viene decompresso, e l' opzione di decomprimere completamente il video prima di guardarlo può essere scomoda o richiedere ulteriore spazio di memorizzazione. La progettazione degli schemi di compressione dei dati implica compromessi tra diversi fattori, tra cui il grado di compressione, la quantità di distorsione introdotta (quando si usa la compressione dei dati persi) e le risorse di calcolo necessarie per comprimere e decomprimere i dati.
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doc-4135
La compressione dei dati audio, da non confondere con la compressione della gamma dinamica, ha il potenziale per ridurre la larghezza di banda di trasmissione e i requisiti di memorizzazione dei dati audio. Gli algoritmi di compressione audio sono implementati nel software come codec audio. Gli algoritmi di compressione audio Lossy forniscono una compressione più elevata a costo di fedeltà e sono utilizzati in numerose applicazioni audio. Questi algoritmi si basano quasi tutti sulla psicoacustica per eliminare i suoni meno udibili o significativi, riducendo così lo spazio necessario per memorizzarli o trasmetterli.
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doc-4148
Poiché la compressione interframma copia i dati da un fotogramma all' altro, se il fotogramma originale viene semplicemente tagliato (o perso nella trasmissione), i seguenti fotogrammi non possono essere ricostruiti correttamente. Alcuni formati video, come DV, comprimono ciascun fotogramma in modo indipendente utilizzando la compressione intraframe. Fare' tagli' in video intraframe-compresso è quasi facile come modificare video non compresso: si trova l' inizio e la fine di ogni fotogramma, e semplicemente copia bit per bit ogni fotogramma che si vuole mantenere, e scarta i fotogrammi che non si desidera. Un' altra differenza tra compressione intraframe e interframma è che, con i sistemi intraframe, ogni frame utilizza una quantità simile di dati. Nella maggior parte dei sistemi di interframmi, alcuni fotogrammi (come "I frame" in MPEG-2) non sono autorizzati a copiare i dati da altri fotogrammi, quindi richiedono molti più dati rispetto ad altri fotogrammi nelle vicinanze.
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doc-4137
La compressione audio persa viene utilizzata in un' ampia gamma di applicazioni. Oltre alle applicazioni dirette (lettori MP3 o computer), i flussi audio compressi digitalmente vengono utilizzati nella maggior parte dei DVD video, della televisione digitale, dei media in streaming su Internet, della radio satellitare e via cavo e sempre più spesso nelle trasmissioni radio terrestri. In genere, la compressione Lossy ottiene una compressione molto maggiore rispetto alla compressione lossless (dati compresi tra il 5% e il 20% del flusso originale, piuttosto che tra il 50% e il 60%), scartando i dati meno critici.
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doc-4150
Gli algoritmi di compressione genetica sono l' ultima generazione di algoritmi lossless che comprimono i dati (tipicamente sequenze di nucleotidi) utilizzando algoritmi di compressione convenzionali e algoritmi genetici adattati allo specifico datatype. Nel 2012, un team di scienziati della Johns Hopkins University ha pubblicato un algoritmo di compressione genetica che non utilizza un genoma di riferimento per la compressione. HAPZIPPER è stato progettato su misura per i dati HapMap e raggiunge una compressione di oltre 20 volte (riduzione del 95% delle dimensioni dei file), fornendo una compressione da 2 a 4 volte superiore e in tempi molto più rapidi rispetto alle principali utilità di compressione per uso generico. Per questo Chanda, Elhaik e Bader hanno introdotto la codifica basata su MAF (MAFE), che riduce l' eterogeneità del dataset ordinando gli SNP in base alla loro frequenza allele minore, omogeneizzando così il dataset. Altri algoritmi negli anni 2009 e 2013 (DNAZip e GenomeZip) hanno rapporti di compressione fino a 1200 pieghevoli, che consentono di memorizzare 6 miliardi di genomi umani diploidi dell' aria di base in 2,5 megabyte (rispetto a un genoma di riferimento o media su molti genomi).
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