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Méthodes de compression des données dans la théorie de l'information

Découvrez le processus d'élimination des bits redondants pour stocker les données avec ce cours en ligne gratuit.

Publisher: NPTEL
Êtes-vous au courant du processus de réduction de la taille du fichier sans perdre l'information? Ce cours fournit une base pour coder les données en utilisant moins de bits que la représentation réelle. Vous étudierez les différents types de méthodes de compression de données qui optimiseront les performances de la capacité de stockage. Découvrez l'importance de recoder les données en éliminant le débit pour améliorer l'espace mémoire.
Méthodes de compression des données dans la théorie de l'information
  • Durée

    6-10 Heures
  • Students

    40
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

La compression des données est une division de la théorie de l'information qui vise à éliminer la redondance des données avant de les transmettre. Le but de ce cours est d'éclairer les différents types de techniques de compression de données et les algorithmes utilisés pour réduire la taille du fichier. Il commence par expliquer l'importance des différentes classes de codes utilisées pour l'encodage des données. Vous allez découvrir la procédure de mappage des symboles source au nombre de bits sans aucune erreur à l'aide d'un mécanisme de code de longueur variable. En outre, la notion de codes sans préfixe est également expliquée. Par la suite, vous serez enseigné à propos de la nomenclature donnée par kraft – Inégalité mcmillan concernant l'utilisation des longueurs de mots de code pour un code de préfixe. Cela inclut le processus de représentation des codes de préfixe à l'aide des méthodes d'arbre binaire et d'intervalle. Par la suite, vous étudierez deux méthodes courantes de compression des données, à savoir de la perte de perte et de la perte de perte. Les processus de réduction de la taille des données avec et sans perte de leur forme originale sont décrits.

Ensuite, le cours illustre l'utilisation des symboles et leurs estimations mesurées dans les codes sans préfixe de construction. Vous découvrirez le rôle de l'algorithme de Shannon Fano dans l'attribution des codes aux symboles selon leurs probabilités d'incidence. Par la suite, vous étudierez le concept de codes optimaux qui représente la longueur moyenne des mots. Vous explorez la signification du code Huffman dans le codage des symboles source en affectant des chaînes d'entrée à des caractères spécifiques. Cela comprendra le processus d'obtention du meilleur rapport de compression à l'aide de diverses méthodes de codage. Par la suite, on explique le processus de délimitation de la longueur réelle et optimale à l'aide de l'application de l'entropie d'information. Cela comprendra les postulats fondamentaux des algorithmes de compression universelle. Vous découvrirez l'importance des codes universels dans la transmission efficace des données à partir d'un ensemble probable de bases de données complexes. De plus, vous découvrirez comment la redondance minmax aspire à être la référence ultime pour les codes.

Enfin, le cours explore les différentes techniques d'exécution de la compression à l'aide de fréquences de mots. Vous explorerez le rôle des dictionnaires de fréquence et des réseaux sémantiques dans la détermination du lexique ciblé et des termes moins fréquents. Ensuite, vous étudierez la procédure de codage des fichiers en nombres décimaux à l'aide de codes arithmétiques. Vous découvrirez la proximité des mots de code générés par les codes arithmétiques à la valeur optimale pour garantir un taux de compression élevé. Cela inclura le processus de compression des données avec un temps minimal pour l'exécution. Ensuite, on vous enseignera les méthodes de compression des données stockées dans les lignes et les colonnes d'une base de données. Ceci inclura la procédure de minimisation de l'espace de stockage et d'amélioration de la vitesse de performance à l'aide de différentes techniques de codage. ‘ Data Compression Methods in Information Theory ’ est un cours éclairant qui explore la manipulation des données de compression d'un point de vue réel. Découvrez les différents algorithmes utilisés pour réduire la taille des différents types de données avec ce cours en s'enroulant maintenant.

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