¿Qué significa la tasa de compresión de archivos?
La relación de compresión de la compresión con pérdida puede alcanzar el 0%, mientras que la compresión sin pérdida se basa en la redundancia estadística. Generalmente, creemos que el tamaño ideal de datos comprimidos está relacionado con Gregory Chainit o la entropía del algoritmo de los datos originales, y su límite inferior es el lenguaje de descripción óptimo, escrito como: K(s) = |d(s)|.
Sin embargo, en aplicaciones reales, como la compresión zip, la eficiencia de la compresión está lejos de ser ideal.
Datos extendidos
Compresión con pérdida y compresión sin pérdida
1. Compresión con pérdida
Aprovecha la capacidad del ser humano para detectar los datos. contenido de imágenes u ondas sonoras La insensibilidad de ciertos componentes de frecuencia permite que se pierda cierta información durante el proceso de compresión, aunque los datos originales no se pueden restaurar por completo, el impacto de la parte perdida en la comprensión de la imagen original se reduce y mucho; Se obtiene una relación de compresión mayor.
La compresión con pérdida se utiliza ampliamente para comprimir datos de voz, imágenes y vídeo.
2. Compresión sin pérdidas
Utiliza la redundancia estadística de datos para la compresión y puede restaurar completamente los datos originales sin causar ninguna distorsión, pero la tasa de compresión se ve afectada por la redundancia teórica de los datos. El límite es generalmente de 2:1 a 5:1. Este método se utiliza ampliamente en la compresión de datos de texto, programas y datos de imágenes (como imágenes de huellas dactilares e imágenes médicas) en aplicaciones especiales.