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Audio- und Videodatenkomprimierung Teil 2

Tatsächlich wird die destruktive Datenkomprimierung irgendwann an den Punkt gelangen, an dem sie nicht mehr funktioniert. Ein extremes Beispiel: Der Komprimierungsalgorithmus löscht jedes Mal das letzte Byte der Datei, und nachdem dieser Algorithmus weiter komprimiert, bis die Datei leer ist, funktioniert der Komprimierungsalgorithmus nicht weiter.

Die Komprimierung ist wichtig, da sie dazu beiträgt, den Verbrauch teurer Ressourcen wie Festplattenspeicher und Verbindungsbandbreite zu reduzieren. Die Komprimierung erfordert jedoch Informationsverarbeitungsressourcen, die ebenfalls teuer sein können. Daher muss das Design des Datenkomprimierungsmechanismus Kompromisse hinsichtlich der Komprimierungsfähigkeit, des Verzerrungsgrads, der erforderlichen Rechenressourcen und verschiedener anderer Faktoren eingehen, die berücksichtigt werden müssen.

Wie jede Form der Kommunikation funktioniert auch die komprimierte Datenkommunikation nur, wenn sowohl Sender als auch Empfänger der Informationen den Verschlüsselungsmechanismus verstehen. Der Artikel macht zum Beispiel nur Sinn, wenn der Empfänger weiß, dass der Artikel in chinesischen Schriftzeichen interpretiert werden soll. Außerdem können komprimierte Daten vom Empfänger nur verstanden werden, wenn er das Verschlüsselungsverfahren kennt.

Tatsächlich wird die destruktive Datenkomprimierung irgendwann an den Punkt gelangen, an dem sie nicht mehr funktioniert. Ein extremes Beispiel: Der Komprimierungsalgorithmus löscht jedes Mal das letzte Byte der Datei, und nachdem dieser Algorithmus weiter komprimiert, bis die Datei leer ist, funktioniert der Komprimierungsalgorithmus nicht weiter.

Die Komprimierung ist wichtig, da sie dazu beiträgt, den Verbrauch teurer Ressourcen wie Festplattenspeicher und Verbindungsbandbreite zu reduzieren. Die Komprimierung erfordert jedoch Informationsverarbeitungsressourcen, die ebenfalls teuer sein können. Daher muss das Design des Datenkomprimierungsmechanismus Kompromisse hinsichtlich der Komprimierungsfähigkeit, des Verzerrungsgrads, der erforderlichen Rechenressourcen und verschiedener anderer Faktoren eingehen, die berücksichtigt werden müssen.

Wie jede Form der Kommunikation funktioniert auch die komprimierte Datenkommunikation nur, wenn sowohl Sender als auch Empfänger der Informationen den Verschlüsselungsmechanismus verstehen. Der Artikel macht zum Beispiel nur Sinn, wenn der Empfänger weiß, dass der Artikel in chinesischen Schriftzeichen interpretiert werden soll. Außerdem können komprimierte Daten vom Empfänger nur verstanden werden, wenn er das Verschlüsselungsverfahren kennt.

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Komprimierung von Audio- und Videodaten

In der Informatik und Informationstheorie ist die Datenkomprimierung oder Quellcodierung der Prozess der Darstellung von Informationen mit weniger Datenbits (oder anderen informationsbezogenen Einheiten), als wenn sie nicht codiert wären, gemäß einem spezifischen Codierungsmechanismus.

Wenn wir beispielsweise „compression“ als „comp“ codieren, kann das Element mit weniger Datenbits dargestellt werden. Ein gängiges Beispiel ist das ZIP-Archivformat, das nicht nur eine Komprimierung bietet, sondern auch als Archivierer fungiert und viele Dateien im selben Archiv speichern kann.

Wir können Datenkonsistenz (dargestellt durch Informationsentropie, Entropie), Regelmäßigkeit und Vorhersagbarkeit verwenden, um eine Datenkomprimierung zu erreichen. Die zuerst von Menschen entwickelte Komprimierungstechnologie stellt eigentlich natürliche Sprache dar. Allgemein gesagt, wenn eine Sache in einer relativ vereinfachten natürlichen Sprache beschrieben werden kann, dann wird sie solche Dinge besser komprimieren können.

Je konsistenter die Daten sind, desto konzentrierter sind ihre statistischen Merkmale. Am Beispiel der Bildkompression repräsentiert es zentral den Zeit- und Frequenzbereich der Fourier-Transformation, das Histogramm und die Eigenwerte.

Eine Datenkomprimierung ist möglich, da die meisten realen Daten statistische Redundanz aufweisen. Beispielsweise wird der Buchstabe „e“ im Englischen häufiger verwendet als der Buchstabe „z“, und es ist sehr unwahrscheinlich, dass auf den Buchstaben „q“ ein „z“ folgt. Die zerstörungsfreie Datenkomprimierung nutzt im Allgemeinen die statistische Redundanz aus, damit die Daten des Absenders prägnanter, aber vollständiger dargestellt werden können.

Das Komprimierungsverhältnis der zerstörungsfreien Datenkomprimierung reicht nicht aus, um große Mengen an Audio- und Videodaten zu verarbeiten, aber eine höhere Komprimierung kann erreicht werden, wenn ein gewisser Verlust an Wiedergabetreue toleriert wird. Wenn Menschen beispielsweise Fotos oder Fernsehbilder betrachten, erkennen sie möglicherweise nicht, dass einige Details nicht perfekt sind. In ähnlicher Weise können zwei Audioaufzeichnungs-Sample-Streams gleich klingen, aber sie sind nicht genau gleich. Die destruktive Datenkomprimierung verwendet weniger Bits, um Bilder, Video oder Audio mit akzeptablen oder nicht wahrnehmbaren Zahlen darzustellen.

Es gibt jedoch häufig Dateien, die nicht mit destruktiver Datenkomprimierung komprimiert werden können, und tatsächlich können sie mit keinem Komprimierungsalgorithmus für Daten komprimiert werden, die keine erkennbaren Muster enthalten. Außerdem führt der Versuch, bereits komprimierte Daten zu komprimieren, häufig zu einer Datenüberflutung.