Еще вчера казалось, что диск размером в один гигабайт - это так много, что даже неясно, чем его заполнить, и уж конечно, каждый про себя думал: был бы у меня гигабайт памяти, я бы перестал «жадничать» и сжимать свою информацию какими-то архиваторами. Но, видимо, мир так устроен, что «свято место пусто не бывает», и как только у нас появляется лишний гигабайт - тут же находится чем его заполнить. Да и сами программы, как известно, становятся все более объемными. Так что, видимо, с терабайтами и экзабайтами будет то же самое.
Поэтому, как бы ни росли объемы памяти диска, упаковывать информацию, похоже, не перестанут. Наоборот, по мере того как «места в компьютере» становится все больше, число новых архиваторов увеличивается, при этом их разработчики не просто соревнуются в удобстве интерфейсов, а в первую очередь стремятся упаковать информацию все плотнее и плотнее.
Однако очевидно, что процесс этот не бесконечен. Где лежит этот предел, какие архиваторы доступны сегодня, по каким параметрам они конкурируют между собой, где найти свежий архиватор - вот далеко не полный перечень вопросов, которые освещаются в данной статье. Помимо рассмотрения теоретических вопросов мы сделали подборку архиваторов, которые можно загрузить с нашего диска, чтобы самим убедиться в эффективности той или иной программы и выбрать из них оптимальную - в зависимости от специфики решаемых вами задач.
Совсем немного теории для непрофессионалов
Позволю себе начать эту весьма серьезную тему со старой шутки. Беседуют два пенсионера:
Вы не могли бы сказать мне номер вашего телефона? - говорит один.
Вы знаете, - признается второй, - я, к сожалению, точно его не помню.
Какая жалость, - сокрушается первый, - ну скажите хотя бы приблизительно…
Действительно, ответ поражает своей нелепостью. Совершенно очевидно, что в семизначном наборе цифр достаточно ошибиться в одном символе, чтобы остальная информация стала абсолютно бесполезной. Однако представим себе, что тот же самый телефон написан словами русского языка и, скажем, при передаче этого текста часть букв потеряна - что произойдет в подобном случае? Для наглядности рассмотрим себе конкретный пример: телефонный номер 233 34 44.
Соответственно запись «Двсти трцать три трицть четре сорк чтре», в которой имеется не один, а несколько пропущенных символов, по-прежнему легко читается. Это связано с тем, что наш язык имеет определенную избыточность, которая, с одной стороны, увеличивает длину записи, а с другой - повышает надежность ее передачи. Объясняется это тем, что вероятность появления каждого последующего символа в цифровой записи телефона одинакова, в то время как в тексте, записанном словами русского языка, это не так. Очевидно, например, что твердый знак в русском языке появляется значительно реже, чем, например, буква «а». Более того, некоторые сочетания букв более вероятны, чем другие, а такие, как два твердых знака подряд, невозможны в принципе, и так далее. Зная, какова вероятность появления какой-либо буквы в тексте, и сравнив ее с максимальной, можно установить, насколько экономичен данный способ кодирования (в нашем случае - русский язык).
Еще одно очевидное замечание можно сделать, вернувшись к примеру с телефоном. Для того чтобы запомнить номер, мы часто ищем закономерности в наборе цифр, что, в принципе, также является попыткой сжатия данных. Вполне логично запомнить вышеупомянутый телефон как «два, три тройки, три четверки».
Избыточность естественных языков
Теория информации гласит, что информации в сообщении тем больше, чем больше его энтропия. Для любой системы кодирования можно оценить ее максимальную информационную емкость (Hmax) и действительную энтропию (Н). Тогда случай Н
R = (Hmax - H)/ Hmax
Измерение избыточности естественных языков (тех, на которых мы говорим) дает потрясающие результаты: оказывается, избыточность этих языков составляет около 80%, а это свидетельствует о том, что практически 80% передаваемой с помощью языка информации является избыточной, то есть лишней. Любопытен и тот факт, что показатели избыточности разных языков очень близки. Данная цифра примерно определяет теоретические пределы сжатия текстовых файлов.
Сжатие с потерями
Говоря о кодах сжатия, различают понятия «сжатие без потерь» и «сжатие с потерями». Очевидно, что когда мы имеем дело с информацией типа «номер телефона», то сжатие такой записи за счет потери части символов не ведет ни к чему хорошему. Тем не менее можно представить целый ряд ситуаций, когда потеря части информации не приводит к потери полезности оставшейся. Сжатие с потерями применяется в основном для графики (JPEG), звука (MP3), видео (MPEG), то есть там, где в силу огромных размеров файлов степень сжатия очень важна, и можно пожертвовать деталями, не существенными для восприятия этой информации человеком. Особые возможности для сжатия информации имеются при компрессии видео. В ряде случаев большая часть изображения передается из кадра в кадр без изменений, что позволяет строить алгоритмы сжатия на основе выборочного отслеживания только части «картинки». В частном случае изображение говорящего человека, не меняющего своего положения, может обновляться только в области лица или даже только рта - то есть в той части, где происходят наиболее быстрые изменения от кадра к кадру.
В целом ряде случаев сжатие графики с потерями, обеспечивая очень высокие степени компрессии, практически незаметно для человека. Так, из трех фотографий, показанных ниже, первая представлена в TIFF-формате (формат без потерь), вторая сохранена в формате JPEG c минимальным параметром сжатия, а третья с максимальным. При этом можно видеть, что последнее изображение занимает почти на два порядка меньший объем, чем первая.Однако методы сжатия с потерями обладают и рядом недостатков.
Первый заключается в том, что компрессия с потерями применима не для всех случаев анализа графической информации. Например, если в результате сжатия изображения на лице изменится форма родинки (но лицо при этом останется полностью узнаваемо), то эта фотография окажется вполне приемлемой, чтобы послать ее по почте знакомым, однако если пересылается фотоснимок легких на медэкспертизу для анализа формы затемнения - это уже совсем другое дело. Кроме того, в случае машинных методов анализа графической информации результаты кодирования с потерей (незаметные для глаз) могут быть «заметны» для машинного анализатора.
Вторая причина заключается в том, что повторная компрессия и декомпрессия с потерями приводят к эффекту накопления погрешностей. Если говорить о степени применимости формата JPEG, то, очевидно, он полезен там, где важен большой коэффициент сжатия при сохранении исходной цветовой глубины. Именно это свойство обусловило широкое применение данного формата в представлении графической информации в Интернете, где скорость отображения файла (его размер) имеет первостепенное значение. Отрицательное свойство формата JPEG - ухудшение качества изображения, что делает практически невозможным его применение в полиграфии, где этот параметр является определяющим.
Теперь перейдем к разговору о сжатии информации без потерь и рассмотрим, какие алгоритмы и программы позволяют осуществлять эту операцию.
Сжатие без потерь
Сжатие, или кодирование, без потерь может применяться для сжатия любой информации, поскольку обеспечивает абсолютно точное восстановление данных после кодирования и декодирования. Сжатие без потерь основано на простом принципе преобразования данных из одной группы символов в другую, более компактную.
Наиболее известны два алгоритма сжатия без потерь: это кодирование Хаффмена (Huffman) и LZW-кодирование (по начальным буквам имен создателей Lempel, Ziv, Welch), которые представляют основные подходы при сжатии информации. Кодирование Хаффмена появилось в начале 50-х; принцип его заключается в уменьшении количества битов, используемых для представления часто встречающихся символов и соответственно в увеличении количества битов, используемых для редко встречающихся символов. Метод LZW кодирует строки символов, анализируя входной поток для построения расширенного алфавита, основанного на строках, которые он обрабатывает. Оба подхода обеспечивают уменьшение избыточной информации во входных данных.
Кодирование Хаффмена
Кодирование Хаффмена - один из наиболее известных методов сжатия данных, который основан на предпосылке, что в избыточной информации некоторые символы используются чаще, чем другие. Как уже упоминалось выше, в русском языке некоторые буквы встречаются с большей вероятностью, чем другие, однако в ASCII-кодах мы используем для представления символов одинаковое количество битов. Логично предположить, что если мы будем использовать меньшее количество битов для часто встречающихся символов и большее для редко встречающихся, то мы сможем сократить избыточность сообщения. Кодирование Хаффмена как раз и основано на связи длины кода символа с вероятностью его появления в тексте.
Динамическое кодирование
В том случае, когда вероятности символов входных данных неизвестны, используется динамическое кодирование, при котором данные о вероятности появления тех или иных символов уточняются «на лету» во время чтения входных данных.
LZW-сжатие
Алгоритм LZW , предложенный сравнительно недавно (в 1984 году), запатентован и принадлежит фирме Sperry.
LZW-алгоритм основан на идее расширения алфавита, что позволяет использовать дополнительные символы для представления строк обычных символов. Используя, например, вместо 8-битовых ASCII-кодов 9-битовые, вы получаете дополнительные 256 символов. Работа компрессора сводится к построению таблицы, состоящей из строк и соответствующих им кодов. Алгоритм сжатия сводится к следующему: программа прочитывает очередной символ и добавляет его к строке. Если строка уже находится в таблице, чтение продолжается, если нет, данная строка добавляется к таблице строк. Чем больше будет повторяющихся строк, тем сильнее будут сжаты данные. Возвращаясь к примеру с телефоном, можно, проведя весьма упрощенную аналогию, сказать, что, сжимая запись 233 34 44 по LZW-методу, мы придем к введению новых строк - 333 и 444 и, выражая их дополнительными символами, сможем уменьшить длину записи.
Какой же выбрать архиватор?
Наверное, читателю будет интересно узнать, какой же архиватор лучше. Ответ на этот вопрос далеко не однозначен.
Если посмотреть на таблицу, в которой «соревнуются» архиваторы (а сделать это можно как на соответствующем сайте в Интернете , так и на нашем CD-ROM), то можно увидеть, что количество программ, принимающих участие в «соревнованиях», превышает сотню. Как же выбрать из этого многообразия необходимый архиватор?
Вполне возможно, что для многих пользователей не последним является вопрос способа распространения программы. Большинство архиваторов распространяются как ShareWare, и некоторые программы ограничивают количество функций для незарегистрированных версий. Есть программы, которые распространяются как FreeWare.
Если вас не волнуют меркантильные соображения, то прежде всего необходимо уяснить, что имеется целый ряд архиваторов, которые оптимизированы на решение конкретных задач. В связи с этим существуют различные виды специализированных тестов, например на сжатие только текстовых файлов или только графических. Так, в частности, Wave Zip в первую очередь умеет сжимать WAV-файлы, а мультимедийный архиватор ERI лучше всех упаковывает TIFF-файлы. Поэтому если вас интересует сжатие какого-то определенного типа файлов, то можно подыскать программу, которая изначально предназначена специально для этого.
Существует тип архиваторов (так называемые Exepackers), которые служат для сжатия исполняемых модулей COM, EXE или DLL. Файл упаковывается таким образом, что при запуске он сам себя распаковывает в памяти «на лету» и далее работает в обычном режиме.
Одними из лучших в данной категории можно назвать программы ASPACK и Petite. Более подробную информацию о программах данного класса, а также соответствующие рейтинги можно найти по адресу .
Если же вам нужен архиватор, так сказать, «на все случаи жизни», то оценить, насколько хороша конкретная программа, можно обратившись к тесту, в котором «соревнуются» программы, обрабатывающие различные типы файлов. Просмотреть список архиваторов, участвующих в данном тесте, можно на нашем CD-ROM.
Методы сжатия данных имеют достаточно длинную историю развития, которая началась задолго до появления первого компьютера. В этой статье будет произведена попытка дать краткий обзор основных теорий, концепций идей и их реализаций, не претендующий, однако, на абсолютную полноту. Более подробные сведения можно найти, например, в Кричевский Р.Е. , Рябко Б.Я. , Witten I.H. , Rissanen J. , Huffman D.A., Gallager R.G. , Knuth D.E. , Vitter J.S. и др.
Сжатие информации - проблема, имеющая достаточно давнюю историю, гораздо более давнюю, нежели история развития вычислительной техники, которая (история) обычно шла параллельно с историей развития проблемы кодирования и шифровки информации. Все алгоритмы сжатия оперируют входным потоком информации, минимальной единицей которой является бит, а максимальной - несколько бит, байт или несколько байт. Целью процесса сжатия, как правило, есть получение более компактного выходного потока информационных единиц из некоторого изначально некомпактного входного потока при помощи некоторого их преобразования. Основными техническими характеристиками процессов сжатия и результатов их работы являются:
Степень сжатия (compress rating) или отношение (ratio) объемов исходного и результирующего потоков;
Скорость сжатия - время, затрачиваемое на сжатие некоторого объема информации входного потока, до получения из него эквивалентного выходного потока;
Качество сжатия - величина, показывающая на сколько сильно упакован выходной поток, при помощи применения к нему повторного сжатия по этому же или иному алгоритму.
Существует несколько различных подходов к проблеме сжатия информации. Одни имеют весьма сложную теоретическую математическую базу, другие основаны на свойствах информационного потока и алгоритмически достаточно просты. Любой способ подход и алгоритм, реализующий сжатие или компрессию данных, предназначен для снижения объема выходного потока информации в битах при помощи ее обратимого или необратимого преобразования. Поэтому, прежде всего, по критерию, связанному с характером или форматом данных, все способы сжатия можно разделить на две категории: обратимое и необратимое сжатие.
Под необратимым сжатием подразумевают такое преобразование входного потока данных, при котором выходной поток, основанный на определенном формате информации, представляет, с некоторой точки зрения, достаточно похожий по внешним характеристикам на входной поток объект, однако отличается от него объемом. Степень сходства входного и выходного потоков определяется степенью соответствия некоторых свойств объекта (т.е. сжатой и несжатой информации, в соответствии с некоторым определенным форматом данных), представляемого данным потоком информации. Такие подходы и алгоритмы используются для сжатия, например, данных растровых графических файлов с низкой степенью повторяемости байтов в потоке. При таком подходе используется свойство структуры формата графического файла и возможность представить графическую картинку приблизительно схожую по качеству отображения (для восприятия человеческим глазом) несколькими (а точнее n) способами. Поэтому, кроме степени или величины сжатия, в таких алгоритмах возникает понятие качества, т.к. исходное изображение в процессе сжатия изменяется, то под качеством можно понимать степень соответствия исходного и результирующего изображения, оцениваемая субъективно, исходя из формата информации. Для графических файлов такое соответствие определяется визуально, хотя имеются и соответствующие интеллектуальные алгоритмы и программы. Необратимое сжатие невозможно применять в областях, в которых необходимо иметь точное соответствие информационной структуры входного и выходного потоков. Данный подход реализован в популярных форматах представления видео и фото информации, известных как JPEG и JFIF алгоритмы и JPG и JIF форматы файлов.
Обратимое сжатие всегда приводит к снижению объема выходного потока информации без изменения его информативности, т.е. - без потери информационной структуры. Более того, из выходного потока, при помощи восстанавливающего или декомпрессирующего алгоритма, можно получить входной, а процесс восстановления называется декомпрессией или распаковкой, и только после процесса распаковки данные пригодны для обработки в соответствии с их внутренним форматом.
В обратимых алгоритмах кодирование как процесс можно рассматривать со статистической точки зрения, что еще более полезно, не только для построения алгоритмов сжатия, но и для оценки их эффективности. Для всех обратимых алгоритмов существует понятие стоимости кодирования. Под стоимостью кодирования понимается средняя длина кодового слова в битах. Избыточность кодирования равна разности между стоимостью и энтропией кодирования, а хороший алгоритм сжатия всегда должен минимизировать избыточность (напомним, что под энтропией информации понимают меру ее неупорядоченности.). Фундаментальная теорема Шеннона о кодировании информации говорит о том, что "стоимость кодирования всегда не меньше энтропии источника, хотя может быть сколь угодно близка к ней". Поэтому, для любого алгоритма, всегда имеется некоторый предел степени сжатия, определяемый энтропией входного потока.
Перейдем теперь непосредственно к алгоритмическим особенностям обратимых алгоритмов и рассмотрим важнейшие теоретические подходы к сжатию данных, связанные с реализацией кодирующих систем и способы сжатия информации.
Сжатие способом кодирования серий
Наиболее известный простой подход и алгоритм сжатия информации обратимым путем - это кодирование серий последовательностей (Run Length Encoding - RLE). Суть методов данного подхода состоит в замене цепочек или серий повторяющихся байтов или их последовательностей на один кодирующий байт и счетчик числа их повторений. Проблема всех аналогичных методов заключается лишь в определении способа, при помощи которого распаковывающий алгоритм мог бы отличить в результирующем потоке байтов кодированную серию от других - некодированных последовательностей байтов. Решение проблемы достигается обычно простановкой меток в начале кодированных цепочек. Такими метками могут быть, например, характерные значения битов в первом байте кодированной серии, значения первого байта кодированной серии и т.п. Данные методы, как правило, достаточно эффективны для сжатия растровых графических изображений (BMP, PCX, TIF, GIF), т.к. последние содержат достаточно много длинных серий повторяющихся последовательностей байтов. Недостатком метода RLE является достаточно низкая степень сжатия или стоимость кодирования файлов с малым числом серий и, что еще хуже - с малым числом повторяющихся байтов в сериях.
Сжатие без применения метода RLE
Процесс сжатия данных без применения метода RLE можно разбить на два этапа: моделирование (modelling) и, собственно, кодирование (encoding). Эти процессы и их реализующие алгоритмы достаточно независимы и разноплановы.
Процесс кодирования и его методы
Под кодированием обычно понимают обработку потока символов (в нашем случае байтов или полубайтов) в некотором алфавите, причем частоты появления символов в потоке различны. Целью кодирования является преобразование этого потока в поток бит минимальной длины, что достигается уменьшением энтропии входного потока путем учета частот символов. Длина кода, представляющего символы из алфавита потока должна быть пропорциональна объему информации входного потока, а длина символов потока в битах может быть не кратна 8 и даже переменной. Если распределение вероятностей частот появления символов из алфавита входного потока известно, то можно построить модель оптимального кодирования. Однако, ввиду существования огромного числа различных форматов файлов задача значительно усложняется т.к. распределение частот символов данных заранее неизвестно. В таком случае, в общем виде, используются два подхода.
Первый заключается в просмотре входного потока и построении кодирования на основании собранной статистики (при этом требуется два прохода по файлу - один для просмотра и сбора статистической информации, второй - для кодирования, что несколько ограничивает сферу применения таких алгоритмов, т.к., таким образом, исключается возможность однопроходного кодирования "на лету", применяемого в телекоммуникационных системах, где и объем данных, подчас, не известен, а их повторная передача или разбор может занять неоправданно много времени). В таком случае, в выходной поток записывается статистическая схема использованного кодирования. Данный метод известен как статическое кодирование Хаффмена .
|
|
Принципы сжатия информации
В основе любого способа сжатия информации лежит модель источника информации, или, более конкретно, модель избыточности. Иными словами для сжатия информации используются некоторые сведения о том, какого рода информация сжимается - не обладая никакми сведениями об информации нельзя сделать ровным счётом никаких предположений, какое преобразование позволит уменьшить объём сообщения. Эта информация используется в процессе сжатия и разжатия. Модель избыточности может также строиться или параметризоваться на этапе сжатия. Методы, позволяющие на основе входных данных изменять модель избыточности информации, называются адаптивными. Неадаптивными являются обычно узкоспецифичные алгоритмы, применяемые для работы с хорошо определёнными и неизменными характеристиками. Подавляющая часть же достаточно универсальных алгоритмов являются в той или иной мере адаптивными.
Любой метод сжатия информации включает в себя два преобразования обратных друг другу:
- преобразование сжатия;
- преобразование расжатия.
Преобразование сжатия обеспечивает получение сжатого сообщения из исходного. Разжатие же обеспечивает получение исходного сообщения (или его приближения) из сжатого.
Все методы сжатия делятся на два основных класса
- без потерь,
- с потерями.
Кардинальное различие между ними в том, что сжатие без потерь обеспечивает возможность точного восстановления исходного сообщения. Сжатие с потерями же позволяет получить только некоторое приближение исходного сообщения, то есть отличающееся от исходного, но в пределах некоторых заранее определённых погрешностей. Эти погрешности должны определяться другой моделью - моделью приёмника, определяющей, какие данные и с какой точностью представленные важны для получателя, а какие допустимо выбросить.
Характеристики алгоритмов сжатия и применимость
Коэффициент сжатия
Коэффициент сжатия - основная характеристика алгоритма сжатия, выражающая основное прикладное качество. Она определяется как отношение размера несжатых данных к сжатым, то есть:
k = S o /S c ,где k - коэффициент сжатия, S o - размер несжатых данных, а S c - размер сжатых. Таким образом, чем выше коэффициент сжатия, тем алгоритм лучше. Следует отметить:
- если k = 1, то алгоритм не производит сжатия, то есть получает выходное сообщение размером, равным входному;
- если k < 1, то алгоритм порождает при сжатии сообщение большего размера, нежели несжатое, то есть, совершает «вредную» работу.
Ситуация с k < 1 вполне возможна при сжатии. Невозможно получить алгоритм сжатия без потерь, который при любых данных образовывал бы на выходе данные меньшей или равной длины. Обоснование этого факта заключается в том, что количество различных сообщений длиной n Шаблон:Е:бит составляет ровно 2 n . Тогда количество различных сообщений с длиной меньшей или равной n (при наличии хотя бы одного сообщения меньшей длины) будет меньше 2 n . Это значит, что невозможно однозначно сопоставить все исходные сообщения сжатым: либо некоторые исходные сообщения не будут иметь сжатого представления, либо нескольким исходным сообщениям будет соответствовать одно и то же сжатое, а значит их нельзя отличить.
Коэффициент сжатия может быть как постоянным коэффициентом (некоторые алгоритмы сжатия звука, изображения и т. п., например А-закон , μ-закон, ADPCM), так и переменным. Во втором случае он может быть определён либо для какого либо конкретного сообщения, либо оценён по некоторым критериям:
- среднее (обычно по некоторому тестовому набора данных);
- максимальное (случай наилучшего сжатия);
- минимальное (случай наихудшего сжатия);
или каким либо другим. Коэффициент сжатия с потерями при этом сильно зависит от допустимой погрешности сжатия или его качества , которое обычно выступает как параметр алгоритма.
Допустимость потерь
Основным критерием различия между алгоритмами сжатия является описанное выше наличие или отсутствие потерь. В общем случае алгоритмы сжатия без потерь универсальны в том смысле, что их можно применять на данных любого типа, в то время как применение сжатия потерь должно быть обосновано. Некоторые виды данных не приемлят каких бы то ни было потерь:
- символические данные, изменение которых неминуемо приводит к изменению их семантики: программы и их исходные тексты, двоичные массивы и т. п.;
- жизненно важные данные, изменения в которых могут привести к критическим ошибкам: например, получаемые с медицинской измерительной техники или контрольных приборов летательных, космических аппаратов и т. п.
- данные, многократно подвергаемые сжатию и расжатию: рабочие графические, звуковые, видеофайлы.
Однако сжатие с потерями позволяет добиться гораздо больших коэффициентов сжатия за счёт отбрасывания незначащей информации, которая плохо сжимается. Так, например алгоритм сжатия звука без потерь FLAC , позволяет в большинстве случаев сжать звук в 1,5-2,5 раза, в то время как алгоритм с потерями Vorbis , в зависимости от установленного параметра качетсва может сжать до 15 раз с сохранением приемлемого качества звучания.
Системные требования алгоритмов
Различные алгоритмы могут требовать различного количества ресурсов вычислительной системы, на которых исполняются:
- оперативной памяти (под промежуточные данные);
- постоянной памяти (под код программы и константы);
- процессорного времени.
В целом, эти требования зависят от сложности и «интеллектуальности» алгоритма. По общей тенденции, чем лучше и универсальнее алгоритм, тем большие требования с машине он предъявляет. Однако в специфических случаях простые и компактные алгоритмы могут работать лучше. Системные требования определяют их потребительские качества: чем менее требователен алгоритм, тем на более простой, а следовательно, компактной, надёжной и дешёвой системе он может работать.
Так как алгоритмы сжатия и разжатия работают в паре, то имеет значение также соотношение системных требований к ним. Нередко можно усложнив один алгоритм можно значительно упростить другой. Таким образом мы можем иметь три варианта:
Алгоритм сжатия гораздо требовательнее к ресурсам, нежели алгоритм расжатия. Это наиболее распространённое соотношение, и оно применимо в основном в случаях, когда однократно сжатые данные будут использоваться многократно. В качетсве примера можно привести цифровые аудио и видеопроигрыватели. Алгоритмы сжатия и расжатия имеют примерно равные требования. Наиболее приемлемый вариант для линии связи, когда сжатие и расжатие происходит однократно на двух её концах. Например, это могут быть телефония. Алгоритм сжатия существенно менее требователен, чем алгоритм разжатия. Довольно экзотический случай. Может применяться в случаях, когда передатчиком является ультрапортативное устройство, где объём доступных ресурсов весьма критичен, например, космический аппарат или большая распределённая сеть датчиков, или это могут быть данные распаковка которых требуется в очень малом проценте случаев, например запись камер видеонаблюдения.
См. также
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Сжатие информации" в других словарях:
сжатие информации - уплотнение информации — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы уплотнение информации EN information reduction …
СЖАТИЕ ИНФОРМАЦИИ - (сжатие данных) представление информации (данных) меньшим числом битов по сравнению с первоначальным. Основано на устранении избыточности. Различают С. и. без потери информации и с потерей части информации, несущественной для решаемых задач. К… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
адаптивное сжатие информации без потерь - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN adaptive lossless data compressionALDC … Справочник технического переводчика
уплотнение/сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compaction … Справочник технического переводчика
цифровое сжатие информации - — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN compression … Справочник технического переводчика
Звук является простой волной, а цифровой сигнал является представлением этой волны. Это достигается запоминанием амплитуды аналогового сигнала множество раз в течение одной секунды. Например, в обыкновенном CD сигнал запоминается 44100 раз за… … Википедия
Процесс, обеспечивающий уменьшение объема данных путем сокращения их избыточности. Сжатие данных связано с компактным расположением порций данных стандартного размера. Различают сжатия с потерей и без потери информации. По английски: Data… … Финансовый словарь
сжатие цифровой картографической информации - Обработка цифровой картографической информации в целях уменьшения ее объема, в том числе исключения избыточности в пределах требуемой точности ее представления. [ГОСТ 28441 99] Тематики картография цифровая Обобщающие термины методы и технологии… … Справочник технического переводчика
Перед тем как начинать процесс сжатия файла или папки, очень важно понять все получаемые от этого выгоды, и разобрать сами доступные в Windows 7 методы сжатия:
- NTFS сжатие файла
- Сжатие (zip) папки.
Сжатие данных уменьшает размер файла, минимизируя его избыточные данные. В текстовом файле избыточными данными часто бывают определенные знаки, например, символ пробела или общие гласные (e и a), а также строки символов. Сжатие данных создает сжатую версию файла, минимизируя эти избыточные данные.
Ниже будут сравниваться эти два метода сжатия. Кроме того, будет рассмотрено воздействие различных файлов и папок на действие сжатых файлов и папок.
Файловая система NTFS поддерживает сжатие файлов на основе отдельного файла. Алгоритмом сжатия файла здесь является алгоритм сжатия без потерь, это означает, что при сжатии и распаковке файла данные не теряются. В других алгоритмах при сжатии и последующей декомпрессии часть данных теряется.
Сжатие NTFS, доступное на использующих файловую систему NTFS жестких дисках, имеет следующие ограничения и особенности:
- Сжатие - атрибут для файла или папки.
- Папки и файлы на томе NTFS, либо сжаты, либо нет.
- Новые файлы, созданные в сжатой папке сжимаются по умолчанию.
- Состояние сжатой папки не обязательно отражает состояние сжатия файлов в этой папке. Например, папки могут быть сжаты без сжатия его содержания, и некоторые или все файлы в сжатой папке можно распаковать.
- Работа с NTFS-сжатыми файлами без их распаковки, так как они распаковываются и снова сжимаются без вмешательства пользователя.
- Если сжатый файл открыт, система автоматически его распаковывает.
- При закрытии файла Windows снова его сжимает.
- Для упрощения распознавания, NTFS сжатые имена файлов и папок отображаются в другом цвете.
- NTFS-сжатые файлы и папки остаются в сжатом виде, только на NTFS томе.
- NTFS сжатые файлы не могут быть зашифрованы.
- Сжатые байты файла недоступны для приложений; они видят только несжатые данные.
- Приложения, открывающие сжатые файлы могут работать с ними, как с не сжатыми.
- Сжатые файлы не могут быть скопированы в другой файловой системе.
Примечание: для управления сжатием NTFS можно использовать компактный инструмент командной строки.
Перемещение и копирование сжатых файлов и папок.
Перемещенные или скопированные сжатые файлы и папки могут изменить свое состояние сжатия. Ниже приводиться пять ситуаций, в которых рассматривается влияние копирования и перемещения на сжатые файлы и папки.
Копирование внутри раздела раздела NTFS.
Как изменяется состояние сжатого файла или папки, если вы его копируете внутри раздела NTFS? При копировании файла или папки внутри файловой системы NTFS раздел, файл или папка наследует состояние сжатия целевой папки. Например, если скопировать сжатый файл или папку в распакованную папку, файл или папка будут автоматически распакованы.
Перемещение внутри NTFS раздела.
Что происходит с состоянием сжатия файла или папки при перемещении в пределах раздела NTFS?
При перемещении файла или папки внутри раздела NTFS, файл или папка сохраняет свое первоначальное состояние сжатия. Например, при перемещении сжатого файла или папки в несжатом папку, файл остается сжатым.
Копирование или перемещение между NTFS разделами.
Что происходит с сжатыми файлом или папкой при копировании или перемещении его между разделами NTFS?
При перемещении файла или папки между разделами NTFS, файл или папка наследует состояние сжатия целевой папки. Поскольку Windows 7 рассматривает движение между разделами как копирование с последующей операцией удаления, файлы наследуют состояние сжатия целевой папки.
При копировании файла в папку, которая уже содержит файл с тем же именем, скопированный файл принимает атрибут сжатия целевого файла, независимо от состояния сжатия папки.
Копирование или перемещение между FAT и NTFS томами.
Что происходит с сжатием файла, который копируется или перемещается между FAT и NTFS томами?
Сжатые файлы, скопированные в раздел FAT становятся не сжатыми, так как FAT тома не поддерживают сжатие. Однако, если вы копируете или перемещаете файлы из раздела FAT в раздел NTFS, они наследуют атрибут сжатия папки, в которую вы их копируете.
При копировании файлов, файловая система NTFS вычисляет дисковое пространство, основанное на размере несжатого файла. Это важно, потому что файлы во время процесса копирования не сжаты, и система должна гарантировать достаточное пространство. Если Вы пытаетесь копировать сжатый файл в раздел NTFS, а у него нет свободного места для несжатого файла, перед вами появиться сообщение об ошибке, которое вас уведомит о недостаточности дискового пространства для файла.
Одним из наиболее распространенных видов системных программ являются программы, предназначенные для архивации, упаковки файлов путем сжатия хранимой в них информации.
Сжатие информации — это процесс преобразования информации, хранящейся в файле, в результате которого уменьшается ее избыточность, соответственно, требуется меньший объем Памяти для хранения.
Сжатие информации в файлах производится за счет устранения избыточности различными способами, например за счет упрощения кодов, исключения из них постоянных битов или представления повторяющихся символов или повторяющейся последовательности символов в виде коэффициента повторения и соответствующих символов. Применяются различные алгоритмы подобного сжатия информации.
Сжиматься могут как одни, так и несколько файлов, которые в сжатом виде помещаются в так называемый архивный файл , или архив.
Архивный файл — это специальным образом организованный файл, содержащий в себе один или несколько файлов в сжатом или несжатом виде и служебную информацию об именах файлов, дате и времени их создания или модификации, размерах и т. д.
Целью упаковки файлов обычно являются обеспечение более компактного размещения информации на диске, сокращение времени и, соответственно, стоимости передачи информации по каналам связи в компьютерных сетях. Кроме того, упаковка в один архивный файл группы файлов существенно упрощает их перенос с одного компьютера на другой, сокращает время копирования файлов на диски, позволяет защитить информацию от несанкционированного доступа, способствует защите от заражения компьютерными вирусами.
Под степенью сжатия понимают отношение размеров сжатого файла и исходного, выраженное в процентах.
Степень сжатия зависит от используемой программы сжатия, метода сжатия и типа исходного файла. Лучше всего сжимаются файлы графических образов, текстовые файлы, файлы данных, степень сжатия которых может достигать 5 — 40%, меньше сжимаются файлы исполняемых программ и загрузочных модулей — 60 — 90%. Почти не сжимаются архивные файлы. Программы для архивации отличаются используемыми методами сжатия, что соответственно влияет на степень сжатия.
Архивация (упаковка) — помещение (загрузка) исходных файлов в архивный файл в сжатом или несжатом виде.
Разархивацияия (распаковка) — процесс восстановления файлов из архива точно в таком виде, какой они имели до загрузки в архив. При распаковке файлы извлекаются из архива и помещаются на диск или в оперативную память.
Программы, осуществляющие упаковку и распаковку файлов, называются программами-архиваторами.
Большие по объему архивные файлы могут быть размещены на нескольких дисках (томах). Такие архивы называются многотомными . Том - это составная часть многотомного архива. Создавая архив из нескольких частей, можно записать его части на несколько носителей.
Основные виды программ-архиваторов
В настоящее время применяется несколько десятков программ-архиваторов, которые отличаются перечнем функций и параметрами работы, однако лучшие из них имеют примерно одинаковые характеристики. Из числа наиболее популярных программ можно выделить: Zip (и его модификация WinZip), WinRAR, Arj (и его разновидности), G-Zip, 7-Zip.
Программы-архиваторы позволяют создавать и такие архивы, для извлечения файлов из которых не требуются какие-либо программы, гак как сами архивные файлы могут содержать программу распаковки. Такие архивные файлы называются самораспаковывающимися. Самораспаковывающийся архивный файл — это загрузочный, исполняемый модуль, который способен к самостоятельной разархивации находящихся в нем файлов без использования программы-архиватора.
Самораспаковывающийся архив получил название SFX-архив (SelF-eXtracting). Архивы такого типа обычно создаются в формате ЕХЕ-файла.
Многие программы-архиваторы производят распаковку файлов, выгружая их на диск, но имеются и такие, которые предназначены для создания упакованного исполняемого модуля (программы). В результате такой упаковки создается программный файл с теми же именем и расширением, который при загрузке в оперативную память самораспаковывается и сразу запускается. Вместе с тем возможно и обратное преобразование программного файла в распакованный формат. К числу таких архиваторов относятся программы Upx, PKLITE, LZEXE.
Ппрограмма EXPAND, входящая в состав утилит операционной системы Windows, применяется для распаковки файлов программных продуктов, поставляемых фирмой Microsoft.
Способы управления программой-архиватором
Управление программой-архиватором осуществляется одним из следующих способов:
- - с помощью командной строки, в которой формируется команда запуска, содержащая имя программы-архиватора, команду управления и ключи ее настройки, а также имена архивного и исходного файлов;
- - с помощью встроенной оболочки и диалоговых панелей, появляющихся после запуска программы и позволяющих вести управление с использованием меню и функциональных клавиш, что создает для пользователя более комфортные условия работы;
- - с помощью контекстного меню Проводника в операционной системе Windows.