Quale compressione non può raggiungere rapporti di compressione elevati?
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-10385
L' efficienza di compressione degli encoder è tipicamente definita dal bit rate, perché il rapporto di compressione dipende dalla profondità di bit e dalla frequenza di campionamento del segnale d' ingresso. Tuttavia, i rapporti di compressione sono spesso pubblicati. Possono utilizzare i parametri Compact Disc (CD) come riferimenti (44.1 kHz, 2 canali a 16 bit per canale o 2×16 bit), o talvolta i parametri SP Digital Audio Tape (DAT) (48 kHz, 2×16 bit). I rapporti di compressione con quest' ultimo riferimento sono più elevati, il che dimostra il problema con l' uso del termine rapporto di compressione per gli encoder perdenti.
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doc-4144
La maggior parte degli algoritmi di compressione video utilizza la compressione lossy. Il video non compresso richiede una velocità di trasmissione dati molto elevata. Anche se i codec di compressione video lossless si esibiscono con un fattore di compressione di 5-12, un tipico MPEG-4 lossy video di compressione ha un fattore di compressione compreso tra 20 e 200. Come in tutte le forme di compressione lossy, c' è un compromesso tra qualità video, costi di elaborazione della compressione e decompressione e requisiti di sistema. Video altamente compressi possono presentare artefatti visibili o distrarre.
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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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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-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-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-10408
Una frequenza di campionamento di 44,1 kHz è quasi sempre utilizzata, perché questo viene utilizzato anche per l' audio CD, la sorgente principale utilizzata per la creazione di file MP3. Una maggiore varietà di bit rate sono utilizzati su Internet. La velocità di 128 kbit/s è comunemente utilizzata, con un rapporto di compressione di 11:1, offrendo una qualità audio adeguata in uno spazio relativamente piccolo. Poiché la disponibilità della larghezza di banda Internet e le dimensioni delle unità disco rigido sono aumentate, sono diffuse velocità di trasmissione fino a 320 kbit/s più elevate.
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doc-10373
L' algoritmo di compressione dei dati audio di perdita MP3 sfrutta un limite percettivo dell' udito umano chiamato mascheratura uditiva. Nel 1894, il fisico americano Alfred M. Mayer riferì che un tono poteva essere reso inudibile da un altro tono di frequenza inferiore. Nel 1959 Richard Ehmer descriveva una serie completa di curve uditive relative a questo fenomeno. Ernst Terhardt et al. ha creato un algoritmo che descrive il mascheramento uditivo con elevata precisione. Questo lavoro si è aggiunto ad una varietà di relazioni di autori risalenti a Fletcher, e al lavoro che inizialmente determinò i rapporti critici e le larghezze di banda critiche.
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