可能成为数据压缩的对象。数据之所以能够被压缩是基于以下几点的考量首先，数据中间常存在些多余成分，既冗余度。如在份计算机文件中，些符号会重复出现些符号比其他符号出现得更频繁些字符总是在各数据块中可预见的位置上出现等，这些冗余部分便可在数据编码中除去或减少。冗余度压缩是个可逆过程，因此叫做无失真压缩，或称保持型编码。其次，数据中间尤其是相邻的数据之间，常存在着相关性。如图片中常常有色彩均匀的背影，电视信号的相邻两帧之间可能只有少量的变化影物是不同的，声音信号有时具有定的规律性和周期性等等。因此，有可能利用些变换来尽可能地去掉这些相关性。但这种变换有时会带来不可恢复的损失和误差，因此叫做不可逆压缩，或称有失真编码摘压缩等。此外，人们在欣赏音像节目时，由于耳目对信号的时间变化和幅度变化的感受能力都有定的极限，如人眼对影视节目有视觉暂留效应，人眼或人耳对低于极限的幅度变化已无法感知等，故可将信号中这部分感觉不出的分量压缩掉或掩蔽掉。这种压缩方法同样是种不可逆压缩。数据压缩跟编码技术联系紧密，压缩的实质就是根据数据的内在联系将数据从种编码映射为另种编码。压缩前的数据要被划分为个个的基本单元。基本单元既可以是单个字符，也可以是多个字符组成的字符串。称这些基本单元为源消息，所有的源消息构成源消息集。源消息集映射的结果为码字集。可见，压缩前的数据是源消息序列，压缩后的数据是码字序列。若定义块为固定长度的字符或字符串，可变长为长度可变的字符或字符串，则编码可分为块到块编码块到可变长编码可变长到块编码可变长到可变长编码等。应用最广泛的编码就是块到块编码。对于数据压缩技术而言，最基本的要求就是要尽量降低数字化的在码事，同时仍保持定的信号质量。不难想象，数据压缩的方法应该是很多的，但本质上不外乎上述完全可逆的冗余度压缩和实际上不可逆的嫡压缩两类。冗余度压缩常用于磁盘文件数据通信和气象卫星云图等不允许在压缩过程中有丝毫损失的场合中，但它的压缩比通常只有几倍，远远不能满足数字视听应用的要求。在实际的数字视听设备中，差不多都采用压缩比更高但实际有损的媳压缩技术。只要作为最终用户的人觉察不出或能够容忍这些失真，就允许对数字音像信号进步压缩以换取更高的编码效率。摘压缩主要有特征抽取和量化两种方法，指纹的模式识别是前者的典型例子，后者则是种更通用的摘压缩技术。数据压缩的现状与发展趋势设计具体的压缩算法时，设计者首先要做的是寻找种能尽量精确地统计或估计信息中符号出现概率的方法，然后还要设计套用最短的代码描述每个符号的编码规则。统计学知识对于前项工作相当有效，迄今为止，人们已经陆续实现了静态模型半静态模型自适应模型模型部分匹配预测模型等概率统计模型。第个实用的编码方法是由在年的论文最小冗余度代码的构造方法中提出的。直到今天，许多数据结构教材在讨论二叉树时仍要提及这种被后人称为编码的方法。编码看似简单，但却影响深远，其编码效率高，运算速度快，实现方式灵活，从世纪年代至今，在数据压缩领域得到了广泛的应用。年前后，发展了和的编码方法，构造出从数学角度看来更为完美的编码。沿着这编码方法的思路，年，提出了种可以成功地逼近信息熵极限的编码方法算术编码。年，和起改进了算术编码。之后，人们又将算术编码与和于年提出的部分匹配预测模型相结合，开发出了压缩效果近乎完美的算法。今天，那些名为或并号称压缩效果天下第的通用压缩算法，实际上全都是这思路的具体实现。犹太人和脱离及算术编码的设计思路，创造出了系列比编码更有效，比算术编码更快捷的压缩算法。这些算法统称为系列算法，如算法，的压缩算法，以及算法。该系列算法的思路并不新鲜，其中既没有高深的理论背景，也没有复杂的数学公式，它们只是用种极为巧妙的方式将字典技术应用于通用数据压缩领域。这种基于字典模型的思路在表面上虽然和等人开创的统计学方法大相径庭，但在效果上样可以逼近信息熵的极限。而且系列算法在本程序文件做统计,个符号的覆盖率超过，个符号则实现完全覆盖。因此,探讨数据压缩对不同类型字符文件的压缩做用,不仅仅是对语言文字文本压缩有意义。为了更直接的展示出本设计所实现的压缩性能，下面将会使用本设计对些文件进行压缩，文件类型包括,。参数类型压缩前压缩后压缩比压缩时长文件文件文件文件表测试环境系统处理器内存单条通过以上比较可以看出，使用本设计软件对文件进行压缩时，效率最优的是文件，其次是文件，下来是和文件。文件的压缩比达到了，分析其原因，应该是由于本设计软件是针对二进制数据文件设计的，即将目标文件作为二进制数据文件进行处理，而并没有对不同类型的文件进行特别处理，所以对于不同文件，其数据特性越接近二进制数据流，即其中二进制字符与的分布越偏离，本设计软件对其的处理能力就越强。比如前面对文件进行处理时，因为文件是采用码为主要记录格式的文字信息记录文件，所以其中对各种字符和标记符号的编码特性是依照码编码特性的，因此其编码中二进制字符与的分布并不十分接近的概率比值，而文件因为与文件相比，采用了较多的控制符号，所以其文件中二进制字符与的分布与相比更靠近，所以可以获得较文件为高的压缩比对于文件，由于其本身就是二进制文件，所以它自身的二进制字符与的分布在通常情况下已经较为接近的概率比值，所以对其进行多次压缩测试时，压缩比在到接近的范围浮动，而其文件的概率大多分布在左右，所以上表采取了与这数值相近的个测试结果来作为不同类型文件压缩效率的比较。但是对些有特殊用途的应用软件使用的文件如等文件，加之其本身就是有较大压缩效果的文件，本设计软件的处理能力就不能使人非常满意了。软件设计的优点与不足本软件设计的优点在于对二进制数据流的高压缩比在二进制数据的出现概率接近的时候，它有着非常有优势的压缩比为了实现日后对其进行改进，本设计在模式设置的时候将压缩解压模块的自适应模式模块设计为的，可以选择不同的压缩解压模式进行。当日后要对其扩充或改变其自适应阶数，及相关参数，使其适合于特别的文件类型。使用简单方便的文件流类对数据文件进行读写操作，因为是由标准类库提供的，所以具有良好的通用性和可移植性。本软件设计的不足缺少对进程的控制，在对文件进行压缩解压的时候，由于不能实现进程控制，所以不能及时了解到压缩的进度，而且在压缩解压过程中途也不能对操作进行取消由于对数据文件操作完全是利用标准类库提供的函数实现的，所以在运行过程中，本设计存在对的占用问题，当处理较大型文件的时候，会出现占用率过高的情况，可能影响其他软件的同时运行。软件设计值得改进的地方本软件实现了用自适应模式对二进制数据流文件进行编解码处理，但还可以进行些改进，用于提升性能可以增加对压缩解压过程的进程控制，使得在压缩和解压过程中，用户可以根据情况随时对编码过程进行操作控制，这可以使软件使用的灵活性大大增加，并且有可能在实际应用过程中，避免些意外状况的发生增加对占用的问题的考虑，使得在软件运行过程中，可以多些对多任务的支持，而不会因为本软件的运行占用而影响其他软件并行运行。第五章算术编码总结算术编码是种无失真的编码方法，能有效地压缩信源冗余度，属于熵编码的种。算术编码的个重要特点就是可以按分数比特逼信信源熵，突破了编码每个符号只不过能按整数个数比特逼近信源熵的限制。对信源进行算术编码，往往需要两个过程，第个过程是建立信源概率表，第二个过程是对信源发出的符号序列进行扫描编码。而自适应算术编码在对符号序列进行扫描的过程中，可次完成上述两个过程，即根据恰当的概率估计模型和当前符号序列中各符号出现的频率，自适应地调整各符号的概率估计值，同时完成编码。尽管从编码效率上看不如已知概率表的情况，但正是由于自适应算术编码具有实时性好灵活性高适应性强等特点，在图像压缩视频图像编码等领域都得到了广泛的应用。经过算术编码，我们描述了种高效率的数据压缩的编码方法，并已证明它符合编码的要求。现在我们不仅通过整数实现，而且也通过浮点数实现了该压缩算法。我们看到算术编码可以按输入顺序进行，对每个编码不需得到其全部消息就可将信息的已编码部分输出。这种特性可用三种按比例变化的方式压缩，可以加大工作间隔而不会溢出甚至可以按需要限定其每次处理的码长。我们也看到般编码的有效限度并注意所增加输入序列长度，即可使其平均码长与熵接近而有此熵值与选择的压缩模式有关。我们注意到在种模式质量被实际限定后，任何编码器都可以满足这个压缩比。这里，我们同样认识到算术编码的另优势因为它的统计模式可以方便切换，故可为输入的数据挑选最适合的模式。虽然算术编码在过去的几十年开始使用并被看好，但现在和未来却产生了些变化和新动向。然而有时人们声称已发明更好的算法而且多次测试得出其比以前任何方法都好但却忽略了算术编码是种无损编码。因为定理确定地告诉我们压缩后的熵是不可能比其压缩前的熵更低的。个人可以把数据的冗余任意删除，但要达到熵值是几乎不可能的。然而我们可以至少从两方面使我们的算法变得更好存储器使用率和编码速度。如果算术编码使用存储器的话，那这将会是最好的压缩方法。对于简单模式，它般只用固定容量的存储器。而且它生成了无法被压缩得更小的编码。要注意这种编码的熵极限取决于如下模式。我们应区分源序列本来的熵值和我们采用的编码模式所能得到的熵值下限。但如果选择了不适当的模式，即使算术编码能达到，它仍旧离最佳压缩效果很远。因为输入数据般不可预测，我们不得不为特别的编码内容找到适当的模式，算术编码允许使用专门设计的标准组件，因此编码器能在不同模式间切换，甚至在编码过程中也可进行切换。现在已经开发出很多模式，最流行的模式系列之是部分匹配预测编码。它对输入长度可能变化的内容进行压缩非常有效，而很多其他高效编码方式则需要更多可靠的正确的条件才行。随着算术编码器速度的提高，集成编码器变得常见，但现代浮点运算能力的提高可能会改变这种趋势，我们已经知道基于浮点的算术编码的实现是可能的种非常有效的集成实现是界限编码器它表现出对比特数据按比例压缩的良好特性。因此替换现有的中对比特不敏感的部分就是现在的主要问题。有些报道说有人将压缩速度提升而同时码长只增加，对于这些数字则须要小心对待，因为它们只反映出了编码器的表现，而不是因为采用了新的有效的模式。可以看出，算术编码的最有趣的研究领域是编码模式。对个好的编码器来说编码大小存储器使用率和编码速度作为次要因素都取决于所选择的模式，而算术编码发展的过程本身就是这样的例证。参考文献,吴乐南数据压缩第二版四川电子工业出版社数据压缩原理与应用四川电子工业出版社附录算法源代码基于算术编码的数据压缩算法研究与实现在现今的电子信息技术领域，由于需要处理的数字化的信息尤其是多媒体信息通常会特别庞大，如果不对其进行有效压缩就难以得到实际应用，数据压缩的目的即是通过有效减少数据文件的冗余信息而使数据文件可以以更快的速度传输或在更少的空间储存。因此数据压缩技术已成为当今数字通信存储和多媒体