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無損壓縮
来自维基百科,自由的百科全书
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音訊壓縮 (格式)
則傳遞的資料會產生錯誤,因此
無損
壓縮
原是不可能的。 但是現實生活中傳遞的訊息常常會有信息冗餘的情況,所以無失真
壓縮
仍是可行。 利用信息冗餘來進行
壓縮
的範例如下: 假設今天要傳遞的訊息是一間教室的哪些座位為空位。 相較於傳遞每個座位的個別資訊一連串的訊息,直接傳遞哪幾排座位為空位更能節省消息的大小。 因此無失真
壓縮
的
壓縮
有损数据压缩
压缩
多媒体数据(音频、视频、图片),尤其常用於流媒体以及互联网电话领域。根据各种格式设计的不同,有损数据
压缩
都会有代间损失——每次
压缩
与解压文件都会带来渐进的质量下降。
無損
壓縮
可以在不失去任何資訊的條件下,將資料
壓縮
数据压缩
壓縮
。人類最先發展的
壓縮
技術實為自然語言,一般來說,若可以用比較精簡的自然語言來描述一樣事物,那麼也就越能夠對這樣事物做
壓縮
。資料越一致,亦代表其統計特性越集中。以影像
壓縮
為例,其集中代表有傅立葉變換的時域及頻域,直方圖,特徵值。 数据
压缩
无损数据压缩
非破壞性資料
壓縮
(Lossless Compression),是指資料經過
壓縮
後,資訊不被破壞,還能完全恢復到
壓縮
前的原樣。相比之下,破壞性資料
壓縮
只允許一個近似原始資料進行重建,以換取更好的
壓縮
率。 非破壞性
壓縮
在許多應用程式中使用。例如,ZIP和gzip。 非破壞性
壓縮
通常用於嚴格要求「經過
壓縮
、解
壓縮
資料壓縮比
bpp),而
壓縮
後的圖片每個畫素均用4位元表示,則資料
壓縮
比為16/4 = 4,換言之,此
壓縮
演算法減少了1-(4/16) = 75%的資料量。 一般而言,任何資料
壓縮
演算法,無論是有損
壓縮
演算法或是
無損
壓縮
演算法,其資料
壓縮
比理論上必大於1。因為資料
壓縮
後的位元數理論上應小於資料
壓縮