Скачати 27.93 Kb.
|
СМКЭС-2004 УДК 519.6:681.5 АДАПТИВНОЕ СЖАТИЕ ДАННЫХ, ОСНОВАННОЕ НА ЛИНЕЙНОЙ ФОРМЕ ФИБОНАЧЧИ В.А. Лужецкий, д.т.н., Шахзада Ашрафул Хок, аспирант Винницкий национальный технический университет В последнее время стремятся к созданию адаптивных алгоритмов сжатия данных. Причем степень сжатия увеличивается значительно, когда используется комбинация нескольких различных алгоритмов. Но такой подход приводит к усложнению архиваторов. Практика показывает, что повторное применение известных алгоритмов сжатия к данным, которые уже сжаты, не только не приводит к увеличению степени сжатия, а в некоторых случаях и уменьшает ее. Поэтому актуальною задачею является разработка алгоритма сжатия, который обеспечивал бы увеличение степени сжатия за счет многократного его применения к сжатым данным. В данном докладе рассматривается именно такой алгоритм, реализующий метод сжатия данных, основанный на линейной форме Фибоначчи. Суть метода состоит в том, что в процессе сжатия информации блок цифровых данных любой длины рассматривается как сверхбольшое целое положительное число z, которое представляется в виде: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Для упаковки исходного файла он разбивается на блоки одинаковой длины (1024, 2048, 4096 и более разрядов). Каждый из этих блоков рассматривается как целое число и представляется в сжатом виде ![]() Структура кодового представления каждого блока имеет вид: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Процедура распаковки файла сводится к выполнению для каждого упакованного блока j раз действий: с := a + b; a := b; b := с для начальных значений a = ![]() ![]() Результаты моделирования предлагаемого метода сжатия показали, что степень сжатия при одноразовой упаковке достигает 12-17% для большинства типов файлов. Увеличение степени сжатия достигается за счет многоэтапной упаковки, при которой числа ![]() ![]() |
![]() | Є. Б. Радзішевська, В. Г. Кнігавко Доповідь/ Біостатистика у доказовій медицині удк 681. 3+519. 2: 616. 006-73. 916 Є. Б. Радзішевська, В. Г. Кнігавко | ![]() | Ю. К. Базанов Права человека и защита персональных данных Киев 2000 удк 342. 721: 681 02(477) ббк 67. 312. 1: 67. 99 (2) 3 Б24 Книга Целью книги является исследование мотивов и причин появления философии прав человека, попытка приблизиться к пониманию соотношения... |
![]() | Удк 681. 518 О возможности применения равновесных кодов в асимметричных каналах связи Задачи повышения эффективности работы автоматизированных систем управления любого назначения, включающих информационные подсистемы,... | ![]() | Смкэс-2004 удк 681. 32: 681. 518. 54 Применение плис в диагностирующих системах для сжатия информации Недостатком метода является необходимость хранения и обработки большого количества информации. Словарь должен содержать эталонные... |
![]() | Удк 519. 254 Горкуненко А. Б, Лупенко С. А., Осухівська Г. М Система автоматизованого аналізу, прогнозу та імітації циклічних економічних процесів | ![]() | Удк 519. 711: 631. 11 Сільськогосподарські кооперативи – важлива складова розвитку сільських територій У статі розглянуто основні проблеми та напрями створення сільськогосподарських кооперативів |
![]() | Удк 621. 038 Сжатие кодов с постоянным весом на основе биномиальных чисел Сумский филиал Национального университета внутренних дел, e- mail chered ukr@ukr net | ![]() | Удк 681. 32 Использование многозначных биномиальных кодов в системах сбора информации В частотный сигнал преобразовывают измеряемую величину и ряд первичных преобразователей |
![]() | Удк 681. 518: 658. 386 Тарасюк А. П., Спасский А. С Использование генетических алгоритмов в экспертных системах диагностики уровня качества подготовки специалистов | ![]() | 1 Создание базы данных Для создания новой базы данных нужно при открытии ms access выбрать опцию Новая база данных. В появившемся диалоговом окне указать... |