Che cosa può ottenere una compressione superiore?
doc-4130
In un ulteriore perfezionamento dell' uso diretto della modellizzazione probabilistica, le stime statistiche possono essere accoppiate ad un algoritmo chiamato codifica aritmetica. La codifica aritmetica è una tecnica di codifica più moderna che utilizza i calcoli matematici di una macchina a stato finito per produrre una stringa di bit codificati da una serie di simboli dei dati in ingresso. Può ottenere una compressione superiore rispetto ad altre tecniche, come l' algoritmo Huffman più conosciuto. Utilizza uno stato di memoria interna per evitare la necessità di eseguire una mappatura univoca dei singoli simboli di ingresso a rappresentazioni distinte che utilizzano un numero intero di bit, e cancella la memoria interna solo dopo aver codificato l' intera stringa di simboli di dati. La codifica aritmetica si applica particolarmente bene alle attività di compressione adattiva dei dati dove le statistiche variano e sono dipendenti dal contesto, in quanto può essere facilmente accoppiata con un modello adattativo della distribuzione di probabilità dei dati in ingresso. Un primo esempio dell' uso della codifica aritmetica è stato il suo utilizzo come caratteristica opzionale (ma non ampiamente utilizzata) dello standard di codifica delle immagini JPEG. Da allora è stato applicato in vari altri design, tra cui H.
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doc-16881
La tecnologia principale utilizzata in un sistema di videoconferenza è la compressione digitale dei flussi audio e video in tempo reale. L' hardware o il software che esegue la compressione è chiamato codec (coder/decoder). Si possono ottenere tassi di compressione fino a 1:500. Il flusso digitale risultante di 1s e 0s viene suddiviso in pacchetti etichettati, che vengono poi trasmessi attraverso una rete digitale di qualche tipo (di solito ISDN o IP). L' uso di modem audio nella linea di trasmissione consente l' utilizzo di POTS, o il Plain Old Telephone System, in alcune applicazioni a bassa velocità, come la videotelefonia, perché convertono gli impulsi digitali da e verso le onde analogiche nella gamma di spettro audio.
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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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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-10370
L' uso di compressione lossy è stato progettato per ridurre notevolmente la quantità di dati necessari per rappresentare la registrazione audio e ancora suonare come una riproduzione fedele dell' audio originale non compresso per la maggior parte degli ascoltatori. Un file MP3 creato utilizzando l' impostazione di 128 kbit/s risulterà in un file di circa 1/11 della dimensione del file CD creato dalla sorgente audio originale (44.100 campioni al secondo × 16 bit per campione? × 2 canali = 1.411.200 bit/s; MP3 compresso a 128 kbit/s: 128.000 bit/s[1 k = 1.000, non 1024, perché è un bit rate). Rapporto: 1,411,200/128,000 = 11,025). Un file MP3 può anche essere costruito a velocità di trasmissione superiori o inferiori, con una qualità superiore o inferiore.
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doc-10641
L' insorgenza dei sintomi nell' infarto miocardico (MI) è di solito graduale, su diversi minuti e raramente istantanea. Il dolore toracico è il sintomo più comune di MI acuto ed è spesso descritto come una sensazione di tenuta, pressione o compressione. Il dolore toracico dovuto all' ischemia (una mancanza di sangue e quindi di ossigeno) del muscolo cardiaco è chiamato angina pectoris. Il dolore si irradia più spesso al braccio sinistro, ma può anche irradiare alla mandibola inferiore, al collo, al braccio destro, alla schiena e all' addome superiore, dove può imitare le bruciore di stomaco. Il segno di Levine, in cui una persona localizza il dolore toracico stringendo i pugni sopra lo sterno, è stato classicamente pensato per essere predittivo del dolore al torace cardiaco, anche se uno studio prospettico osservazionale ha mostrato che aveva un valore predittivo positivo scarso.
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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-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-12934
I circuiti stampati multistrato hanno strati di tracce all' interno della scheda. Ciò si ottiene laminando una pila di materiali in una pressa applicando pressione e calore per un certo periodo di tempo. Ne risulta un prodotto inseparabile in un unico pezzo. Ad esempio, un PCB a quattro strati può essere fabbricato partendo da un laminato bifacciale rivestito di rame, incisione dei circuiti su entrambi i lati, quindi laminato al pre-preg superiore e inferiore e foglio di rame. Viene poi forato, placcato e nuovamente inciso per ottenere tracce sugli strati superiore e inferiore.
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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-4129
I metodi di compressione Lempel-Ziv (LZ) sono tra i più popolari algoritmi per lo storage lossless. DEFLATE è una variazione su LZ ottimizzata per velocità di decompressione e rapporto di compressione, ma la compressione può essere lenta. DEFLATE è utilizzato in PKZIP, Gzip e PNG. LZW (Lempel-Ziv-Welch) viene utilizzato nelle immagini GIF. Degno di nota è anche l' algoritmo LZR (Lempel-Ziv-Renau), che funge da base per il metodo Zip. [citazione necessaria] I metodi LZ utilizzano un modello di compressione basato su tabella in cui le voci della tabella sono sostituite da stringhe ripetute di dati. Per la maggior parte dei metodi LZ, questa tabella viene generata dinamicamente dai dati precedenti nell' input. La tabella stessa è spesso codificata Huffman (ad esempio SHRI, LZX). Gli attuali schemi di codifica basati su LZ che funzionano bene sono Brotli e LZX. LZX viene utilizzato nel formato CAB di Microsoft.
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