Kayıpsız Veri Sıkıştırma Nedir?



Kayıpsız veri sıkıştırması , dosyaların depolanması ve bunların bellekte daha az fiziksel yer kaplayan arşivler halinde birleştirilmesi, bu sayede dosyaların süreç içinde içerdiği herhangi bir bilgiyi kaybetmeden elde edebilecekleri bir kolay kredi veren bankalarbilgisayar yöntemidir. Buna karşılık, kayıplı sıkıştırma , dosya boyutlarını verilerin yaklaşık değerleriyle azaltır ve geri yükleme, orijinal dosya içeriğine yakın bir fakstır. Kayıpsız veri sıkıştırması için kullanılan algoritmalar esas olarak, daha az sayıda bit belleği kullanarak bilgiyi kodlamaya yönelik bir takım kurallar ya da talimatlardır ve yine de verileri orijinal formatına değiştirmeden değiştirme yeteneğini korur.
Kayıpsız veri sıkıştırması kullanan bazı yaygın dosya türleri, Uluslararası İş Makineleri (IBM) bilgisayar tabanlı zip ve Unix bilgisayar tabanlı gzip dosya arşivlerini içerir. Ayrıca grafik değişim formatı (GIF), taşınabilir ağ grafikleri (PNG) ve Bitmap (BMP) dosyaları gibi görüntü dosyası formatları kullanılır . Veri sıkıştırma algoritmaları ayrıca, metin, ses ve yürütülebilir program dosyaları için yaygın varyasyonlarla sıkıştırılmış dosya türüne göre de değişir.
Kayıpsız veri sıkıştırması için iki ana algoritma kategorisi, giriş verilerinin istatistiksel bir modeline ve bir veri dosyasındaki bit dizilerinin bir eşleme modeline dayanmaktadır. Kullanılan rutin istatistiksel algoritmalar 1977 yılında yayımlanan Burrows-Wheeler dönüşümü (BWT), Abraham Lempel ve JacobZiv (LZ77) algoritması ve Kısmi Eşleştirme (PPM) yöntemiyle Tahmin'dir. Sık kullanılan haritalama algoritmaları Huffman kodlama algoritmasını ve Aritmetik kodlamayı içerir.
Bazı algoritmalar açık kaynak araçlarıdır ve diğerleri patentlidir, ancak bazılarının patentleri de artık geçerliliğini yitirmiştir. Bu, bazen yanlış dosya biçimine uygulanan sıkıştırma yöntemleri ile sonuçlanabilir . Bazı veri sıkıştırma yöntemlerinin birbiriyle uyuşmaması nedeniyle, karışık dosyaların depolanması genellikle bir dosyanın bir bileşenini bozabilir. Örneğin, sıkıştırılmış metin içeren bir görüntü dosyası, geri yüklendikten hızlı kredi veren bankalarsonra metnin okunabilirliğinde degradasyonu gösterebilir. Dilbilgisi indüksiyonu kullanan tarayıcılar ve yazılımlar, latentsemanticanalysis (LSA) olarak bilinenleri uygulayarak görüntü dosyaları ile birlikte saklanan metinden anlam çıkartabilir.
Kayıpsız veri sıkıştırması için başka bir eşleme algoritması yöntemi, evrensel kodun kullanılmasıdır. Huffman kodlamasından daha esnek kullanım, önündeki maksimum tamsayı değerlerini bilmeyi gerektirmez. Huffman kodlama ve Aritmetik kodlama, ancak daha iyi veri sıkıştırma oranları üretir. Çeşitli kaynaklar için iyi çalışan algoritmalar yaratan evrensel veri sıkıştırma yöntemleri üretmek için çabalar sürmektedir.

Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Diskten Diske Nedir?

Mississippi Eyalet Kuşu Nedir?

USB Antivirüs Yazılımı Nedir?