Глубина кодир. звука – это кол-во бит, измеряется в битах. Частота дискретизации- это кол-во измерений уровня сигнала в ед. времени, измеряется в Герцах (ед/c). Физически звук представляет собой волновые колебания давления в той или иной среде. При преобразовании звуковой информации в цифровую форму ее подвергают дискретизации и квантованию. Дискретизация заключается в замерах величины аналогового сигнала огромное множество раз в секунду. Полученной величине аналогового сигнала сопоставляется определенное значение из заранее выделенного диапазона: 256 (8 бит) или 65536 (16 бит). Привидение в соответствие уровня сигнала определенной величине диапазона и есть квантование. Чем больше бит отведено под кодирование уровня сигнала (квантование), тем точнее соответствие. Звуковой файл - файл, хранящий звуковую информацию в числовой двоичной форме. В зависимости от характера звука, требований, предъявляемых к его качеству и объему занимаемой памяти, выбирают некоторые компромиссные значения. Например, при записи на компакт-диски используются 16-битные отсчеты при частоте дискретизации 44032 Гц15. При работе же только с речевыми сигналами достаточно 8-битных отсчетов при частоте 8 кГц16.
Сжатие данных при кодировании. Избыточность данных. Обратимость методов сжатия.
Сжатие данных (data compression) — технический прием сокращения объема (размеров) записи данных на их носителе (жестком магнитном диске, дискете, магнитной ленте); реализуется разными методами, преимущественно использующими кодирование(повторяющихся слов, фраз, символов). При любой произв. информации существует min выборка данных, размер котор. нельзя уменьшить без потери содержимого. Если размер данных превышает размер соотв. мин. выборки, то данные обладают избыточностью. В этом случае можно перекодировать инф. Так, чтобы величина избыточности уменьш. сжатие данных. Обратимость мет. Процедура восстановления исходной выборки данных из сжатой посл-сти называется- РАЗУПЛАТНЕНИЕМ. Обратимые- если выборка полученная в рез-те разуплатнения равна исходной выборке данных значит метод сжатия обратим, а если различаются-необратим. Обратимые мет. сжатия. Применяются когда искажение информ. недопустимо(таблицы, програмнвй ход). Степень уплотнения от 1 к 1,5 до от 1 к 10. Необратимые- от 1 к 200, но при этом вносит в данные неустранимые погрешности.
Групповое сжатие.
Групповое сжатие -- это один из самых простых способов сжатия файлов. Основной идеей группового сжатия является замена серии повторяющихся величин (например, значения цвета пикселя) на одну величину и количество ее повторений. Избыточность уменьшается из-за ликвидации повторов, перекодируются группы повторяющ. эл-тов, они заменяются кодом элемента и коэфф. повтора.Достоинства: простота вычисления, доступность, высокая скорость. Недостаток: низкая эффективность для большинства типа данных. Метод RLE(run length encoding) основан на этом принципе. AAAABBCCCDEEEEEEEEFFGGGH – 4A 2B 3C 1D 8E 2F 3G 1H Одна из реализаций алгоритма такова: ищут наименнее часто встречающийся байт, называют его префиксом и делают замены цепочек одинаковых символов на тройки "префикс, счетчик, значение". Если же этот байт встретичается в исходном файле один или два раза подряд, то его заменяют на пару "префикс, 1" или "префикс, 2". Остается одна неиспользованная пара "префикс, 0", которую можно использовать как признак конца упакованных данных.
Сжатие по словарю.
Избыточность изменяется из-за ликвидации повторов, перекодируются повторяющиеся группы. В исходном наборе выбираются типовые комбинации элементов и заменяются указателем на словарь, при таком сжатии используется доп. набор данных. Существуют 3 варианта сжатия по словорю: 1.Неадаптивные - словарь не адаптируется под конкретную выборку данных, он составляется заранее и делается общедоступным; не прикладывается к данным; обеспечивает высокую степень уплотнения и применяется в узких областях; 2.Полуадаптивное - происходив в 2 этапа: I-выборка данных рассматр. И из неё выбираются повторяющиеся элементы. II- элементы заменяются на ссылки на словарь. Словарь подстраивается под конкретную выборку данных; для данных любых типов и обеспечивает высокую степень сжатия если объем данных велик. Недостаток: небольшая эффективность при малых объемах данных, сравнительно низкая скорость работы алгоритмов. Метод применим для уже сформированных выборке данных из-за необходимости в доп. проходе. 3.Адаптивное – построение словаря и сжатие данных идут параллельно – в один этап. Эффективность уплотнения ниже, чем у полуадаптивном, зато высока скорость процесса.