Veri Sıkıştırma – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Bitleri Baytlara Gruplamak
Geleneksel olarak, ikili bir rakama (değeri 0 veya 1 olan) bir bit diyoruz. A adı verilen bit dizisi olarak tanımlanan CD içeriğine geri dönersek, gerçekte sahip olduğumuz şey, ikili olarak yazılmış tek (potansiyel olarak çok büyük) bir sayı olarak yorumlayabileceğimiz bir diziydi. Benzer bir dizi yazdığımızı hayal edin.
D’yi alıp doğrudan CD yüzeyine yazabiliriz ya da onun yerine bit grupları halinde yazabiliriz. İkinci yaklaşım, örneğin D’nin bitlerini dörtlü gruplara bölmek gibi, yeni bir dizi oluşturmak ve yazmak gibi bir şey olacaktır.
Yani E’nin dört elemanı vardır (her biri orijinal diziden dört öğenin alt dizisidir), F’nin iki öğesi vardır (her biri orijinal diziden sekiz öğenin alt dizisidir).
Dört bitlik bir grubu nybble ve sekiz bitlik bir grubu bayt olarak adlandırırız: E, bir nybble dizisidir ve F, bir bayt dizisidir. Mesele şu ki, E veya F’nin içeriğini CD yüzeyine yazarsak, sanki D yazıyormuşuz gibi aynı bitleri (ve dolayısıyla aynı çukurları ve toprakları) elde ederiz: bu sadece onları nasıl gruplandırdığımıza bağlıdır.
Sayıları temsil etme konusunda artık sahip olduğumuz bilgiyle donanmış olarak, her grubu ondalık sayı olarak yazmak için kısa yol da kullanabiliriz.
Bir alıştırma olarak, E’deki dört bitlik dört gruba bakın: bu dizi için G’nin eşdeğerini hesaplayıp çözemeyeceğinize bakın, yani aynı ondalık stenografi neye benzer?
Bunun sonucu olarak, CD içeriğini kağıt üzerinde çeşitli şekillerde tanımlayabiliriz, oysa onları gerçekten CD yüzeyine yazmaktan söz ettiğimizde her şey bir bit dizisi olmalıdır. Dikkat etmemiz gereken tek şey, CD içeriğini tanımlamanın farklı yolları arasında dönüştürme yapmak için tutarlı bir prosedürümüz olmasıdır.
Veri Sıkıştırma
Eğlenceli bir örnek olması amaçlanmış olsa da, önceki kısa mesaj tartışmamızdan çıkarabileceğimiz ciddi noktalar var:
• Veri sıkıştırma konusunun altın bir kuralı vardır, kabaca söylersek, uzun şeyleri daha kısa şeylerle değiştirmektir. Bunun devam ettiğini açıkça görebiliriz, örneğin “at” karakterlerinin daha uzun dizisini temsil etmek için kısa “@” sembolünü kullandık.
• Metni nasıl sıkıştırıp açabildik? Kısmen cevap, İngilizce kelimelerin ve cümlelerin ne anlama geldiğini bildiğimizdir; bu bilgi sayesinde sıkıştırma düzenimizi uyarlayabiliriz. Bununla birlikte, birçok durumda, ne anlama geldiğine dair hiçbir bilgimiz olmadan bize sadece uzun bir ikili dizi verilir: örneğin bir görüntüyü veya bir metni temsil edebilir. Böyle bir durumda, sıkıştırma yöntemimizi uyarlamak için ekstra bir içgörüye sahip değiliz; sadece bakılacak ham parçalara sahibiz.
• Metni sıkıştırmak için iyi bir şema bulabilmemizin nedeni, kısmen İngilizcenin oldukça gereksiz olmasıdır; bu, bazı şeylerin diğerlerinden daha sık meydana geldiğini söylemenin süslü bir yolu. Örneğin, bu bölüme bakarsanız, “sıkıştırma” karakter dizisinin gerçekten de oldukça sık göründüğünü görürsünüz: eğer veri sıkıştırmanın altın kuralını uygular ve “sıkıştırma”yı kısa bir sembolle değiştirirsek, örn. ‘@’, ardından belgeyi biraz daha kısaltacağız.
• Unutulmaması gereken son şey, kayıpsız ve kayıplı kompresyon arasındaki farktır. Bir şeyi kayıpsız bir sıkıştırma şemasıyla sıkıştırır ve ardından açarsak, her zaman başladığımız şeyi geri alırız. Bununla birlikte, kayıplı sıkıştırmada bu doğru değildir: böyle bir şema, anlam açısından önemli olmadığı düşünülen verileri çöpe atar. Örneğin, on boşluktan oluşan bir dizimiz varsa, bunlardan dokuzunu atmak, aynı olmasa bile metnin okunabilir olduğu anlamına gelir.
Veri sıkıştırma yöntemleri
Huffman veri sıkıştırma
Veri sıkıştırma Nedir
Dosya sıkıştırma
Klasör sıkıştırma
Kayıpsız sıkıştırma
PNG sıkıştırma
MP4 sıkıştırma
Dijital fotoğraflarla uğraşırken kayıplı ve kayıpsız sıkıştırma ile karşılaşmış olabilirsiniz. Ortaya çıkan görüntü dosyalarını saklarken veya düzenlerken, genellikle jpeg veya jpg biçiminde depolanır; Bu, Ortak Fotoğraf Uzmanları Grubu (JPEG) tarafından üretilen bir standarttır.
Böyle bir dosya genellikle görüntüyü sıkıştırır, ancak bunu kayıplı bir şekilde yapar: bazı bilgiler atılır. Bu yaklaşımın avantajı, dosyanın daha küçük olabilmesidir: görüntüdeki bilgilerin çoğu o kadar ayrıntılıdır ki gözlerimiz göremez, dolayısıyla herhangi bir dezavantaj genellikle marjinaldir.
Bu bilgiyle donanmış olarak, CD içeriğinin nasıl ele alınacağı konusunda biraz daha spesifik olabiliriz: Uyarlanabilir olmayan, kayıpsız bir sıkıştırma şeması istiyoruz. Daha basit bir ifadeyle, X ikili dizisini almak ve bunun ne anlama geldiği hakkında hiçbir şey bilmeden onu daha kısa bir X dizisine sıkıştırmak istiyoruz, böylece daha sonra istersek tam orijinal X’i geri kazanabiliriz.
Bu, temel olarak, CD’mizin yüzeyine daha fazla veri yazabileceğimiz anlamına gelir (yani, daha uzun filmler, daha büyük dosyalar, daha fazla müzik veya her neyse), ancak ona erişmek için daha çok çalışmamız gerekir (yani, önce sıkıştırmasını açın).
Çalışma Uzunluğuna Dayalı Bir Yaklaşım
255 sayısı arka arkaya sekiz kez tekrarlanıyor: biz buna koşu diyoruz, her koşunun bir konusu ve bir uzunluğu var. Elbette bunun yapmacık bir örnek olduğunu iddia edebilirsiniz: 255’in gerçek CD içeriğinde defalarca tekrarlanma olasılığı nedir?
Aslında, bu düşündüğünüzden daha sık olur. Örneğe dönersek, CD’ye dijital bir fotoğraf yazdığımızı hayal edin, burada X dizisindeki sayılar temel olarak görüntüdeki renkleri temsil eder; görüntüde tek bir renkten oluşan büyük bir blok varsa, renk değeri birçok kez tekrarlanır.
Başka bir örnek İngilizce metindir; Bir kelimede ikiden fazla aynı karakterin bulunması alışılmadık bir durum olsa da (örneğin, “ay” iki ‘o’ karakteriyle mümkündür), bazen kelimeleri veya paragrafları ayırmak için uzun bir boşluk dizisi olabilir.
Tartışmanın hatırına, zaman zaman bir çalıştırmanın gerçekleşmesi için en azından adil bir şans olduğunu hayal edin: bir koşuyu bulduğumuzda nasıl sıkıştırabiliriz? Basit bir soru düşünün: hangisi daha kısa, X veya X’in açıklaması olarak yazılır.
Dosya sıkıştırma Huffman veri sıkıştırma Kayıpsız sıkıştırma Klasör sıkıştırma MP4 sıkıştırma PNG sıkıştırma Veri sıkıştırma Nedir Veri sıkıştırma yöntemleri