hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu pt hu hu hu en hu hu hu hu hu en hu en hu hu hu hu ja fa uk hu hu hu hu hu hu hu hu hu en cs de hu hu hu en en hu hu hu hu en en hu hu en en en hu en en en en ms en en en en fr en en en en en da en en en en en en en en ca en en en en en en en en en en en en en en en hu en en lt en en en en de en en en fr en af en en en pt en es en de en en en de en en en en en hbs_lat id sv it it en it hu en fr en es en en en en en fr fr fi nl en lt hu hu en hu en en hu en hu en en hu hu en en en en en en en en en fr en en en en fr hu en en en en en hu en en en jv en de en en en sv en en en hu en en sv en fr en pt en gu hu en cs de hu hu ms hu fr hu fr hu fr hu en hu hu fr ar en ca hu hu sk hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu de hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu en de ar en az sv bg bn hbs_lat ca mzn hbs_lat da de el eo es et eu fa fi fr de he hi hbs_lat hy id it ja kk ko ku cs it lt lv ms nl nb nb pl ps pt ro ru hbs_lat en sk hbs_lat sv hu th tr fy ur vi zh zh zh hu hu hu hu hu hu hu hu hu hu
A Wikipédiából, a szabad enciklopédiából
Ez a közzétett változat, ellenőrizve: 2022. szeptember 21.
Ugrás a navigációhoz Ugrás a kereséshez
Ez a szócikk nem tünteti fel a független forrásokat, amelyeket felhasználtak a készítése során. Emiatt nem tudjuk közvetlenül ellenőrizni, hogy a szócikkben szereplő állítások helytállóak-e. Segíts megbízható forrásokat találni az állításokhoz! Lásd még: A Wikipédia nem az első közlés helye.
Az adattömörítés a számítógépes tudományágak egy területe, melynek célja az adatok feldolgozása oly módon, hogy azok minél kevesebb helyet foglaljanak, vagy minél gyorsabban lehessen őket továbbítani. Ez azért lehetséges, mert a valós világ adatai többnyire igen redundánsan és nem a lehető legtömörebb formában reprezentálódnak.
Alapvetően kétféle adattömörítési megoldás létezik:
Egyik igen egyszerű módja a tömörítésnek például a futamhossz-tömörítés, amikor is egymást követő adatokat egyetlen kóddal és az előfordulás számával helyettesítünk. Ez példa a veszteségmentes tömörítésre is, amikor a tömörített adatból később egy fordított eljárással pontosan visszanyerhető az eredeti adat. Az olyan adatoknál, mint a szöveges dokumentumok (néhány esettől eltekintve), követelmény a veszteségmentes tömörítés, hiszen akár egyetlen bit változás is megváltoztathatja a szöveg jelentését.
Más esetekben – például hangok vagy képek tömörítésénél – csekély, a felhasználó számára nem észrevehető veszteség megengedhető, ilyenkor tehát veszteséges eljárások is alkalmazhatók. Ezen gyakorta jelentkező esetek a tömörítés hatásosságára széles választékot kínálnak a felhasználónak, attól függően, hogy inkább kevéssé tömörített, jó minőségű, vagy jobban tömörített, de nagyobb veszteséget hagyó tömörítési eljárást kíván alkalmazni. Az ehhez hasonló esetekben, tehát képek vagy hangok tömörítésénél egyúttal az emberi érzékszervek érzékenysége határozhatja meg az adattömörítés módját, hisz megengedhető olyan veszteség, amely számunkra nem észrevehető változást okoz.
Az adattömörítéssel szoros összefüggésben álló területek a kódelmélet és a kriptográfia. Ezekhez az információ-elmélet és az algoritmusos információ-elmélet nyújtanak elméleti hátteret. Amikor az adat tömörítése jelformák alakításaként jelentkezik, gyakran jelfeldolgozási módszereket alkalmazunk. Az adattömörítés ötlete szorosan kapcsolódik a matematika ritka mátrixok témájához, a statisztikai következtetésekhez és részben a maximum likelihood módszerhez.
Az adattömörítéshez kapcsolódó témák[szerkesztés]
RLE (a PCX használja például)
Huffman-kódolás (egyszerű entrópia kódolás)
Aritmetikai kódolás (fejlettebb entrópia kódolás)
Más LZ tömörítési eljárások
Burrows–Wheeler-transzformáció (blokkrendezési feldolgozás, amely a tömörítést egyszerűbbé teszi)
Diszkrét cosinusátalakításokra alapuló kódolások
A veszteségmentes tárolásra a legelterjedtebb forma a Lempel-Ziv (LZ) tömörítési módszer. Ennek egy sebességben és tömörítési arányban optimalizált változata a DEFLATE. Ez utóbbit használja a PKZIP, gzip és a PNG. Az LZW-t az Unisys szabadalmaztatta 2003-ban, melyet a GIF fájlokban használt és ami ezek elavulását eredményezte. Az LZ eljárások egy dinamikus táblát alkalmaznak a redundáns adat ábrázolására, melyet aztán Huffman kódolással tömörítenek.
A veszteségmentes tömörítéseknél elképzelhető a betömörítés és kibontás ráfordítási igénye szerint a szimmetrikus és aszimmetrikus tömörítés. Az aszimmetrikus tömörítés lényege, hogy a tömörítés időigényessége másodlagos, a kibontást - a tömörítés előtti fájllal megegyező fájlt létrehozását - viszont "szinte röptében" lehessen elvégezni. A mintakereséses tömörítés többféle eljárással történhet annak a sejtésnek a figyelembevételével, hogy egy adathalmaz megadható az elemek feltüntetésével, illetve szabályszerűségek megadásával továbbá ez utóbbi módon történő megadás - az eljárások leírása- rövidebb, mint maga az eredeti halmaz elemeinek sokasága.
A hangok tömörítését audiotömörítésnek nevezik, ahol is pszichoakusztikai módszereket alkalmaznak, hogy a nem hallható komponenseket kiszűrjék, s így a tömörítés hatékonyságát jelentősen növeljék.
Alice és Bob - 2. rész: Alice és Bob számítógépezik
• ar • cpio • shar • tar • LBR • BagIt
• bzip2 • gzip • lzip • LZMA • lzop • xz • SQ • compress
• 7z • ACE • ARC • ARJ • B1 • Cabinet • cfs • cpt • DGCA • .dmg • .egg • kgb • LHA • LZX • MPQ • PEA • qda • RAR • rzip • sit • SQX • UDA • UHARC • Xar • zoo • Zip
• APK • deb • pkg (OS X) • RPM • RUNZ • MSI • JAR • WAR • Java RAR • EAR
OEB Package Format • OEBPS Container Format • Open Packaging Conventions • PAQ
Informatikai portál • összefoglaló, színes tartalomajánló lap
A lap eredeti címe: „https://hu.wikipedia.org/w/index.php?title=Adattömörítés&oldid=25297116”
Forrással nem rendelkező lapok
Hivatkozás erre a változatra
Hogyan hivatkozz erre a lapra?
A lap utolsó módosítása: 2022. szeptember 21., 10:52
A lap szövege Creative Commons Nevezd meg! – Így add tovább! 3.0 licenc alatt van; egyes esetekben más módon is felhasználható. Részletekért lásd a felhasználási feltételeket.