1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến

65 686 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 65
Dung lượng 1,42 MB

Nội dung

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ PHƯỢNG KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU BURROW WHEELER VÀ CÁC CẢI TIẾN LUẬN VĂN THẠC SỸ: KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2011 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN THỊ PHƯỢNG KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU BURROW WHEELER VÀ CÁC CẢI TIẾN CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 60 80 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ: KHOA HỌC MÁY TÍNH HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TSKH NGUYỄN XUÂN HUY Thái Nguyên - 2011 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn “Kỹ thuật nén dữ liệu Burrow Wheeler và các cải tiến” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nghiên cứu trong luận văn được sử dụng trung thực và có nguồn trích dẫn. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy PGS TSKH Nguyễn Xuân Huy - Viện Công nghệ thông tin, người đã gợi mở và định hướng cho em tìm hiểu về lĩnh vực giấu tin trong ảnh. Thầy đã hết lòng giúp đỡ, tạo điều kiện cho em nghiên cứu và hoàn thành luận văn này. Em xin cảm ơn các thầy cô trong Viện Công nghệ thông tin, các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin ĐH Thái nguyên, đã giảng dạy và giúp đỡ em trong hai năm học qua. Cuối cùng tôi xin cảm ơn tới gia đình, các bạn cùng lớp và các bạn đồng nghiệp đã giúp đỡ, động viên, cùng nghiên cứu, đóng góp ý kiến, chia sẻ kinh nghiệmvới tôi trong suốt quá trình học tập và làm luận văn! Thái Nguyên - 2011 Nguyễn Thị Phượng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn i MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT iii DANH SÁCH BẢNG BIỂU iv DANH SÁCH HÌNH ẢNH v MỞ ĐẦU 1 1. Lý do chọn đề tài 1 2. Mục tiêu của đề tài 2 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu 2 4. Hƣớng nghiên cứu của đề tài 3 5. Những nội dung nghiên cứu chính 3 6. Phƣơng pháp nghiên cứu 3 7. Ý nghĩa khoa học của đề tài 3 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NÉN DỮ LIỆU 4 1.1. Nén dữ liệu 4 1.1.1. Khái niệm về dữ liệu 4 1.1.2. Sự trùng lặp dữ liệu 4 1.1.3. Nén dữ liệu 5 1.2 Các phƣơng pháp nén dữ liệu cơ bản 5 1.2.1. Nén không tổn hao 5 1.2.2. Nén tổn hao 6 1.3. Dữ liệu ký hiệu và các mã 7 1.3.1. Dữ liệu kí hiệu 12 1.3.2. Mã chiều dài thay đổi 7 1.3.3. Mã tiền tố và các cây nhị phân 8 1.4. Cơ bản về lý thuyết thông tin 11 1.5. Đơn vị đo đặc tính nén 12 CHƢƠNG 2: KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU BURROWS WHEELER VÀ CÁC CẢI TIẾN 14 2.1. Chuyể n đổ i Burrows – Wheeler 14 2.1.1. Giớ i thiệ u 14 2.1.2. Chuyển đổi Burrows-Wheeler thuậ n 14 2.1.3. Chuyển đổi Burrows-Wheeler nghị ch. 16 2.2. K thut nén dữ liệu Burrows-Wheeler 23 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn ii 2.3. Các cải tiến với k thut nén dữ liệu Burrows-Wheeler 27 2.3.1. Các định nghĩa 35 2.3.2. Sự đả o ngượ c tầ n số (IF) 30 2.3.3. Mã hóa khoảng cách (DC). 32 2.3.4. Phương phá p đế m trọ ng số tầ n số (WFC)……….…………………… 35 2.3.5. Nhữ ng thay thế MTF khác 34 2.3.6. Mã hoá Run Length 2.3.7. Các cải tiến với mã hóa RLE 36 2.3.7.1. Hoạt động chung 36 2.3.7.2. Vị trí mới cho giai đoạn RLE 37 2.3.7.3. Thuật toán RLE-EXP 38 2.3.7.4. Thuật toán RLE-BIT 39 2.3.8. Các cải tiến với đảo ngược tầ n số 41 2.3.8.1. Sắp xếp biểu tượng bằng phân phối tần số 41 2.3.8.2. Thứ tự sắ p xế p 42 2.3.8.3. Giai đoạn EC 43 2.3.9. Các cải tiến với đếm tần số trọng số 44 2.3.9.1. Phân cấ p mịn hơn (Finer Graduation). 44 2.3.9.2. Tính toán các trọng số 44 2.3.9.3. Giai đoạn EC 46 2.3.10. Một thuật toán nén Burrows-Wheeler đượ c cải tiến 47 2.3.10.1. Lự a chọ n giai đoạn GST 47 2.3.10.2. So sánh tỉ lệ nén và thời gian nén 49 Kế t luậ n 51 CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM 52 3.1. Sơ đồ nén số học kết hợp với BWT và MTF 52 3.1.1. Thuật toán nén 52 3.1.2. Thuật toán giải nén 52 3.2. Cài đặt thử nghiệm 53 3.3. Kết lun…… …………………………………………………………………….54 KẾT LUẬN VÀ DỰ KIẾN 55 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Diễn giải Ý nghĩa AWFC Advanced Weighted Frenquency Count Đếm trọng số tần số cao cấp BWCA Burrows-Wheeler Compression Algorithm Thuật toán nén Burrows-Wheeler BWT Burrows Wheeler Transform Chuyển đổi Burrows Wheeler DC Distance Coding Mã hóa khoảng cách EC Entropy Coding Mã hóa Entropy GST Global Structure Transformation Chuyển đổi cấu trúc tổng thể IF Inversion Frequencies Sự đảo ngược tần số IFC Inversion Frequencies Count Đếm gia tăng tần số LUA List Update Algorithm Thuật toán cập nhật danh sách MTF Move To Front Di chuyển lên phía trước RLE Run Length Encoding Mã hóa loạt dài RLE – BIT Run Length Encoding - BIT Thuật toán RLE – BIT RLE – EXP Run Length Encoding - EXP Thuật toán RLE – EXPBIT RLE0 Run Length Encoding 0 Mã hóa chuyển đổi run 0 RMB RLE Mantissia Buffer Luồng dữ liệu riêng biệt SIF Sort Inversion Frequencies Sự đảo ngược tần số có sắp xếp WFC Weighted Frequency Count Đếm trọng số tần số Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn iv DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 2.1- 2.2: Mã hóa Move-To-Front Bảng 2.3: Sự đả o ngượ c tầ n số Bảng 2.4.: Mã hóa khoảng cách Bảng 2.5: Nhữ ng giá trị xế p hạ ng trung bình r x và thời gian Bảng 2.6: Tỉ lệ nén với giai đoạn RLE trước và sau giai đoạn WFC trong bps. Bảng 2.7: Các run ngưng với t=2 Bảng 2.8: Mã hóa RLE-BIT củ a chiề u dà i run Bảng 2.9: Tỉ lệ nén theo bps cho các giai đoạn IF và SIF. Bảng 2.10: Biể u thị S với mỗi file của Calgary Corpus với avga Ff 2 Bảng 2.11: Tỉ lệ nén theo bpc vớ i )( ,, 10 tw Spp . Bảng 2.12: Tỉ lệ nén theo bpc vớ i lược đồ SIF và AWFC. Bảng 2.13: T lệ nén với Calgary Corpus theo bpc Bảng 2.14: Thờ i gian né n và giả i né n vớ i Cagary Corpus theo giây Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn v DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 1.1: Minh họa việc trùng lặp dữ liệu của các frame hoạt hình Hình 1.2 Máy nén và máy giải nén. Hình 1.3: Bộ mã hóa và bộ giải mã Hình 1.4: Những thuật toán nén không tổn hao Hình 1.5: Những thuật toán né n tổ n hao Hình 1.6: Mã và dữ liệu nguồn Hình 1.7: Đặc tính tiền tố và các cây nhị phân Hình 1.8: Không phả i mã tiề n tố nhưng có thể giả i mã duy nhấ t Hình 2.1: Minh họa chuyển đổi BWT thuận Hình 2.2: Mảng R được sử dụng để sắp xếp file Hình 2.3: Minh họa chuyển đổi BWT nghịch Hình 2.4: Sử dụng thứ tự ký tự để thực hiện chuyển đổi ngược Hình 2.5: Mảng (A s ) mặc nhiên được khôi phục để giải mã Hình 2.6: Các mảng phụ trợ V và W có thể được sử dụng để giải mã xâu mẫu Hình 2.7: Lược đồ né n Burrows-Wheeler cơ bả n Hình 2.8a,b: Minh họa về Mã hóa Huffman Hình 2.9 – 2.10: Minh họa mã hóa số học Hình 2.11: Lược đồ nén BWT Hình 2.12: Sự chia sẻ các Book1 Hình 2.13: Thuậ t toá n né n Burrows-Wheeler sử dụ ng giai đoạ n RLE0 Hình 2.14: Minh họa chuyển đổi RLE0 Hình 2.15: Thuậ t toá n RLE-EXP Hình 2.16: Thuậ t toá n RLE-BIT Hình 2.17: BWCA với giai đoạn GST hỗn hợp Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 1 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Một trong các chức năng chính của máy tính là xử lý và lưu trữ dữ liệu. Bên cạnh việc xử lý nhanh người ta còn quan tâm đến việc lưu trữ được nhiều dữ liệu nhưng lại tiết kiệm được vùng nhớ và giảm chi phí lưu trữ. Về mặt lý thuyết thì các thiết bị lưu trữ là không có giới hạn, nhưng ngày nay do nhu cầu xử lý nhiều tập tin, nhiều loại dữ liệu trong cùng một tệp do vậy mà kích thước tập tin trở nên khá lớn. Trong nhiều năm gần đây, mạng máy tính đã trở nên khá phổ biến trên thế giới. Sự ra đời của mạng đã thực hiện ước mơ chinh phục khoảng cách của con người. Những lợi ích mà mạng cung cấp rất đa dạng và phong phú trên các lĩnh vực khác nhau của toàn xã hội như cung cấp, trao đổi thông tin giữa các máy tính, giữa máy chủ với server hoặc giữa các server với nhau. Điều này dẫn đến phải làm thế nào để giảm thiểu thời gian, chi phí sử dụng để trao đổi dữ liệu trên mạng. Nó đồng nghĩa với việc bên cạnh nâng cao chất lượng của các thiết bị truyền dữ liệu trên mạng thì mặt khác chúng ta phải nghĩ ra một phương pháp để sao cho việc truyền dữ liệu có hiệu quả hơn. Tất cả những vấn đề trên nảy sinh ra nhu cầu nén dữ liệu với mong muốn thu gọn kích thước các tập tin làm cho thông tin chiếm không gian trên đĩa là ít nhất. Nó là một trong những kỹ thuật quyết định đến cuộc cách mạng đa phương tiện kỹ th uật số đang diễn ra trong nhiều thập k. Trong một quá trình phát triển lâu dài, nhiều kỹ thuật nén dữ liệu đã ra đời và được chia làm 2 nhóm kỹ thuật chính là nén tổn hao và nén không tổn hao. Nén không tổn hao là kỹ thuật nén mà sau đó ta có thể khôi phục lại chính xác dữ liệu ban đầu. Nén tổn hao là kỹ thuật nén mà sau khi nén ta không thể khôi phục lại chính xác dữ liệu ban đầu của nó. Nén không tổn hao rất được mong đợi vì tỉ lệ nén cũng như tốc độ nén cao của nó. Tuy nhiên, kỹ thuật này chỉ được dùng cho nén âm thanh, hình ảnh bởi cách thức mà các hệ thống thị giác và thính giác của con người làm việc có thể chấp nhận được. Với dữ liệu gốc của nguồn là rất quan trọng mà ta không thể để mất bất kỳ chi tiết nào dụ như hình ảnh y tế , văn bản, các hình ảnh được bảo vệ vì lý do Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 2 pháp lý, một số file khả thi của máy tính … thì ta không thể sử dụng kỹ thuật nén tổn hao. Nhiều kỹ thuật nén không tổn hao đã ra đời như: Phương pháp mã hóa Entropy bao gồm mã số học và mã Huffman. Sau đó, hàng loạt các kỹ thuật mới ra đời để cải tiến các kỹ thuật trên như: Mã hóa RLE, CD, MTF, LZW Và gần đây là kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler được công bố bởi Burrows và Wheerler năm 1994. Trong vòng hơn một thập k qua, thuật toán nén Burrows Wheeler [6] đã trở thành một trong những công cụ then chốt trong lĩnh vực nén dữ liệu nói chung. Lý do thành công của nó là tốc độ nén cao kết hợp với t lệ nén tốt. Nhiều cải tiến của kỹ thuật này cũng đã được trình bày. Hiện nay, nén dữ liệu đặc biệt là kỹ thuật nén không tổn hao Burrows Wheeler đang là vấn đề quan tâm rất lớn của các cá nhân, tổ chức, trường học, viện nghiên cứu trên thế giới. Chính vì vậy, tôi đã chọn đề tài “Kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến”. Cấu trúc của luận văn được chia làm 3 chương. Chƣơng 1: Tổng quan về nén dữ liệu. Trình bày các khái niệm cơ bản như “dữ liệu”, “Nén dữ liệu” Các phương pháp nén dữ liệu Chƣơng 2: K thut nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến. Trong chương này trình bày cách làm việc của chuyển đổi Burrows Wheeler, kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến với kỹ thuật nén này. Chƣơng 3: Cài đặt thử nghiệm. Áp dụng chuyển đổi BWT tiến hành một kỹ thuật nén số học kết hợp với BWT và MTF trên đối tượng là tệp văn bản. Xây dựng chương trình thử nghiệm áp dụng thuật toán nén số học kết hợp với BWT và MTF. 2. Mục tiêu của đề tài Luận văn tập trung tìm hiểu kỹ thuật nén BWT và các cải tiến của kỹ thuật. Cuối cùng là cài đặt thử nghiệm chương trình nén số học kết hợp với BWT và MTF. 3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận văn tập trung vào kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến. Từ đó xây dựng chương trình ứng dụng nén số học kết hợp với Burrows Wheeler và MTF, sử dụng phương pháp Quicksort để sắp xếp và áp dụng trên đối tượng dữ liệu là tệp văn bản. [...]... hiểu các phương pháp nén dữ liệu - Tìm hiểu kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler - Tìm hiểu các cải tiến của kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler - Cài đặt thử nghiệm chương trình nén số học kết hợp với BWT và MTF 5 Những nội dung nghiên cứu chính Đề tài tập trung nghiên cứu kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến Xây dựng chương trình thử nghiệm nén Burrows Wheeler kết hợp với MTF và nén. .. 2: KỸ THUẬT NÉN DỮ LIỆU BURROWS WHEELER VÀ CÁC CẢI TIẾN 2.1 Chuyên đôi Burrows – Wheeler ̉ ̉ 2.1.1 Giơi thiêu ́ ̣ Các thuật toán nén dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất được dựa trên nén dữ liệu tuần tự của Lempel Ziv Kỹ thuật nén Burrows Wheeler không xử lý dữ liệu đầu vào theo tuần tự, thay vào đó là xử lý một khối văn bản đầu vào như một đơn vị duy nhất Ý tưởng của chuyển đổi Burrows Wheeler ( Burrows... toan nen không tôn hao , nhiều kỹ thuật nén đã ra đời như: ́ ́ ̀ ́ ́ ̉ Phương pháp mã hóa Entropy: mã số học và mã Huffman Hàng loạt các kỹ thuật mới ra đời để cải tiến các kỹ thuật trên như: Mã hóa RLE, CD, MTF, LZW Và gần đây nhất là kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler được công bố bởi Burrows và Wheerler năm 1994 Trong vòng hơn một thập kỷ qua, thuật toán nén Burrows Wheeler [4] đã trở thành một... tổng quan về nén dữ liệu - Tìm hiểu kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến - Tìm hiểu ngôn ngữ lập trình Dev C++, VB.Net vv  Về thực nghiệm: - Sử dụng ngôn ngữ lập trình Dev C++ xây dựng và cài đặt thử nghiệm chương trình nén dữ liệu theo kỹ thuật Burrows Wheeler kết hợp với MTF và mã số học 7 Ý nghĩa khoa học của đề tài Một vấn đề nén liên quan đến việc tìm một thuật toán nén hiệu quả... tích các đặc tính của dữ liệu đã được nén và hy vọng đưa ra một số mô hình để đạt được sự biểu diễn ngắn gọn hơn Điều này làm gia tăng sự đa dạng của mô hình dữ liệu và những kỹ thuật biểu diễn, đó là điểm quan trọng của kỹ thuật nén Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 4 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NÉN DỮ LIỆU 1.1 Nén dữ liệu 1.1.1 Khái niệm về dữ liệu Dữ liệu là... một kiểu dữ liệu nhất định Vậy số lượng bit it hơn là bao nhiêu? Điều đó phụ thuộc vào những thuật toán nhưng nó cũng phụ thuộc vào sự dư thừa có thể chiết ra từ dữ liệu gốc là bao nhiêu Dữ liệu khác nhau có thể yêu cầu những kỹ thuật khác nhau để xác định dư thừa và loại bỏ dư thừa trong dữ liệu Không có giải pháp nào phù hợp cho tất cả các vấn đề nén dữ liệu Theo các nghiên cứu về nén dữ liệu, ta... Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 5 1.1.2 Nén dữ liệu Nén dữ liệu là quá trình loại bỏ sự trùng lặp trong dữ liệu nhăm đưa ra dãy các ̀ biểu tượng chứa ca ng í t bit càng tốt Nói cách khác, nén dữ liệu có nghĩa là đưa ra các ̀ kỹ thuật hay cụ thể hơn là thiết kế nhưng thuật toán hiệu quả nhằm để: ̃  Biểu diễn dữ liệu theo dang ma chưa ít sự trùng lặp dữ liệu ̣ ̀ ́ ... lặp trong dữ liệu Một thuật toán nén thường được gọi là máy nén và thuật toán giải nén được gọi là máy giải nén Hình 1.2: Máy nén và máy giải nén Máy nén thường được gọi là bộ mã hóa và máy giải nén được gọi là bộ giải mã Hình 1.3 cho thấy một flatform dựa trên quan hệ giữa bộ mã hóa và bộ giải mã được kết nối bởi một kênh truyền dẫn Hình 1.3: Bộ mã hóa và bộ giải mã 1.2 Các phƣơng pháp nén dữ liệu cơ... công cụ then chốt trong lĩnh vực nén dữ liệu nói chung Lý do thành công của nó là tốc độ nén cao kết hợp với tỷ lệ nén tốt Nhiều cải tiến của kỹ thuật này cũng đã được trình bày Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ đi tìm hiểu cụ thể về cách làm việc của chuyển đổi Burrows Wheeler và các cải tiến của kỹ thuật này trong hơn một thập kỷ qua Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn... thông Vì vậy, dữ liệu có thể được xem như dạng cơ bản của một số thông tin xác thực Từ dữ liệu trong ngữ cảnh của nén dữ liệu bao gôm bất kỳ dạng kỹ thuật số nào c ủa thông tin xác thực như : văn ̀ bản, âm thanh, hình ảnh và video… được xử lý bởi chương trình máy tính 1.1.2 Sự trùng lặp dữ liệu Dữ liệu trùng lặp có thể là một sô thông tin được che dấu , một sô cơ sơ dữ liệu ́ ́ ̉ chung, một số các ký tự . dữ liệu Các phương pháp nén dữ liệu Chƣơng 2: K thut nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến. Trong chương này trình bày cách làm việc của chuyển đổi Burrows Wheeler, kỹ thuật nén dữ. hiểu các phương pháp nén dữ liệu. - Tìm hiểu kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler. - Tìm hiểu các cải tiến của kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler. - Cài đặt thử nghiệm chương trình nén số. Kỹ thuật nén dữ liệu Burrows Wheeler và các cải tiến . Cấu trúc của luận văn được chia làm 3 chương. Chƣơng 1: Tổng quan về nén dữ liệu. Trình bày các khái niệm cơ bản như dữ liệu , “Nén

Ngày đăng: 17/10/2014, 07:40

Nguồn tham khảo

Tài liệu tham khảo Loại Chi tiết
[2] Đặng Văn Chuyết, Nguyễn Tuấn Anh, “Cơ sở lý thuyết truyền tin” – Tập 1 và 2, Nhà xuât bản Giáo dục, 1998 Sách, tạp chí
Tiêu đề: Cơ sở lý thuyết truyền tin
[10] Bernhard Balkenhol, Stefan Kurtz, and Yuri M. Shtarkov. Modifications of the Burrows and Wheeler Data Compression Algorithm. Proc. Data Compression Conf., pages 188–197, 1999.http://www.mathematik.uni-bielefeld.de/~bernhard/ Link
[11] M. Burrows and D. J. Wheeler. A Block–sorting Lossless Data Compression Algorithm. SRC Research Report 124, Digital Systems Research Center, Palo Alto, CA, May 1994. http://gatekeeper.dec.com/pub/DEC/SRC/research-reports/abstracts/src-rr-124.html Link
[3] Vũ Vinh Quang, Nguyễn Đình Dũng, Nguyễn Hiền Trinh, Dương Thị Mai , ”Giáo trình lý thuyết thông tin”, Thái Nguyên, 2010.Tài liệu Tiếng Anh Khác
[4] M. Burrows and David Wheeler. A block sorting lossless data compression alogrithm. Technical Report 124, Digital Equipment Corporation, 1994 Khác
[5] S. Deorowicz. Second step alogrithm. Software Practice and Experience, 32(2):99 – 111, 2002 Khác
[6] P. Fenwick. The Burrows – Wheeler transform for block sorting text compression: Principles and improvement. The Computer Journal, 39(9) – 740, 1996 Khác
[7] Gmanzini. An analysis of the Burrows Wheeler transform. Journal of the ACM, 48 (3) :407-430, 2001 Khác

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.3: Bộ mã hóa và bộ giải mã - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 1.3 Bộ mã hóa và bộ giải mã (Trang 13)
Hình 1.2: Máy nén và máy giải nén. - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 1.2 Máy nén và máy giải nén (Trang 13)
Hình 1.5: Các thuật toán nén tổn hao - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 1.5 Các thuật toán nén tổn hao (Trang 14)
Hình 1.4: Những thuật toán nén không hao tổn - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 1.4 Những thuật toán nén không hao tổn (Trang 14)
Hình 1.6: Mã và dữ liệu nguồn - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 1.6 Mã và dữ liệu nguồn (Trang 15)
Hình 2.1a:  Mảng A chứa tất cả các phép quay đầu vào của xâu BANANA - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.1a Mảng A chứa tất cả các phép quay đầu vào của xâu BANANA (Trang 22)
Hình 2.1b:   A s   thu được bằng cách sắp xếp A. - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.1b A s thu được bằng cách sắp xếp A (Trang 23)
Hình 2.2 Mảng R được sử dụng để sắp xếp xâu  mẫu BANANA - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.2 Mảng R được sử dụng để sắp xếp xâu mẫu BANANA (Trang 24)
Hình 2.5 Mảng (A s ) mặc nhiên được khôi phục để giải mã xâu NNBAAA - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.5 Mảng (A s ) mặc nhiên được khôi phục để giải mã xâu NNBAAA (Trang 28)
Hình 2.6. Các mảng phụ trợ V và W có thể được sử dụng để giải mã xâu mẫu - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.6. Các mảng phụ trợ V và W có thể được sử dụng để giải mã xâu mẫu (Trang 30)
Bảng 2.2: Giải mã Move-To-Front - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.2 Giải mã Move-To-Front (Trang 33)
Hình 2.9: Xác suất và khoảng con khởi tạo của biểu - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.9 Xác suất và khoảng con khởi tạo của biểu (Trang 34)
Hình 2.8a: Mã hóa Huffman - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.8a Mã hóa Huffman (Trang 34)
Hình 2.8b: Mã hóa Huffman ngược  Mã hoá số học - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.8b Mã hóa Huffman ngược Mã hoá số học (Trang 34)
Hình 2.10 cho thấy quá trình cơ bản của mã hóa số học. Đó là 5 biểu tượng của  thông điệp và 4 biểu tượng của dữ liệu nguồn được mã hóa - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.10 cho thấy quá trình cơ bản của mã hóa số học. Đó là 5 biểu tượng của thông điệp và 4 biểu tượng của dữ liệu nguồn được mã hóa (Trang 35)
Bảng 2.3: Sự đảo ngược tần số - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.3 Sự đảo ngược tần số (Trang 39)
Hình 2.12 so sánh sự phân chia các 0 của file book1 trên vị trí file với cả đầu ra  giai đoạn MTF và đầu ra giai đoạn IF - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.12 so sánh sự phân chia các 0 của file book1 trên vị trí file với cả đầu ra giai đoạn MTF và đầu ra giai đoạn IF (Trang 40)
Bảng 2.5 biểu diễn những giá trị xếp hạng trung bình r x  của MTF và giai đoạn  WFC cùng với thời gian thực hiện tương ứng theo giây với tất cả các file của Calgary - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.5 biểu diễn những giá trị xếp hạng trung bình r x của MTF và giai đoạn WFC cùng với thời gian thực hiện tương ứng theo giây với tất cả các file của Calgary (Trang 42)
Hình 2.14: Dữ liệu được chuyển đổi của xâu đầu vào - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.14 Dữ liệu được chuyển đổi của xâu đầu vào (Trang 44)
Bảng 2.6. Tỉ lệ nén với giai đoạn RLE trước và sau giai đoạn WFC trong bps. - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.6. Tỉ lệ nén với giai đoạn RLE trước và sau giai đoạn WFC trong bps (Trang 46)
Bảng 2.7: Các run ngưỡng với t=2 - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.7 Các run ngưỡng với t=2 (Trang 47)
Bảng 2.7 biểu diễn một số  ví dụ của các  run ngưỡng với t=2. Thuật toán RLE- - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.7 biểu diễn một số ví dụ của các run ngưỡng với t=2. Thuật toán RLE- (Trang 47)
Bảng 2.8: Mã hóa RLE-BIT của chiều dài run - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.8 Mã hóa RLE-BIT của chiều dài run (Trang 48)
Bảng 2.9. Tỉ lệ nén theo bps cho các giai đoạn IF với  bảng chữ cái gốc, bảng chữ cái  đã thay đổi trật tự được sắp xếp bởi các tần số theo thứ tự tăng và bảng chữ cái đã - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.9. Tỉ lệ nén theo bps cho các giai đoạn IF với bảng chữ cái gốc, bảng chữ cái đã thay đổi trật tự được sắp xếp bởi các tần số theo thứ tự tăng và bảng chữ cái đã (Trang 49)
Bảng 2.11 cho thấy tỉ lệ nén với các giá trị khác nhau của p 0  và p 1 . Các tham số - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.11 cho thấy tỉ lệ nén với các giá trị khác nhau của p 0 và p 1 . Các tham số (Trang 53)
Hình 2.17 minh họa BWCA cuối cùng với giai đoạn GST hỗn hợp. - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.17 minh họa BWCA cuối cùng với giai đoạn GST hỗn hợp (Trang 56)
Hình 2.17. BWCA với giai đoạn GST hỗn hợp - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Hình 2.17. BWCA với giai đoạn GST hỗn hợp (Trang 57)
Bảng 2.13: Tỷ lệ nén với Calgary Corpus theo bpc - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.13 Tỷ lệ nén với Calgary Corpus theo bpc (Trang 57)
Bảng 2.14 cho thấy thời gian nén và giải nén từ một chương trình nén phổ biến  cung cấp miễn phí GZIP và từ phương pháp hỗn hợp đã được  trình bày - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
Bảng 2.14 cho thấy thời gian nén và giải nén từ một chương trình nén phổ biến cung cấp miễn phí GZIP và từ phương pháp hỗn hợp đã được trình bày (Trang 58)
3.1. Sơ đồ nén số học kết hợp với BWT và MTF - Kỹ thuật nén dữ liệu burrow wheeler và các cải tiến
3.1. Sơ đồ nén số học kết hợp với BWT và MTF (Trang 60)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w