数据压缩技术采用了数据的什么性

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大家好，今天来介绍数据压缩技术采用了数据的什么性(多媒体数据之所以能被压缩是因为数据本身存在冗余)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

多媒体数据可以被压缩的主要原因是数据之间存在冗余和相关性

多媒体数据可以被压缩的主要原因是数据之间存在冗余和相关性。

数租肆改据压缩的原理：

事实上，多媒体信息存在许多数据冗余。

例如：

（1）一幅图像中的静止建筑背景、蓝天和绿地，其中许多像素是相同的如果逐点存储，就会浪费许多空间，这称为空间冗余。

（2）在电视和动画的相邻序列中，只有运动物体有少许变化，仅存储差异部分即可，这称为时间冗余。此外还有结构冗余、视觉冗余等，这就为数据压缩提供了条件。

总之，压缩的理论基础是信息论。从信息的角度来看，压缩就是去除掉信息中的冗余，即去除掉确定的或可推知的信息，而保留不确定的信息，也就是用一种更接近信息本质的描述来代替原有的冗余的描述，这个本质的东西就是信息量。

扩展资料

数据压缩的应用：

（1）一种非常简单的压缩方法是行程长度编码，这种方法使用数据及数据长度这样简单的编码代替同样的连续数据，这是无损数据压缩的一个实例。

这种方法经常用于办公计算机以更好地利用磁盘空间、或者更好地利用计算机网络中的带宽。对于电子表格、文本、可执行文件等这样的符号数据来说，无损是一个雹乎非常关键的要求，因为除了一些有限的情况，大多数情况下即使是一个数据位的变化都是无法接受的。

（2）对于视频和音频数据，只要不损失数据的重要部分一定程度的质量下降是可以接受的。通过利用人类感知系统的局限，能够大幅度得节约存储空间并且得到的结果质量与原始数据质量相比并没有明显的差别。

这些有损数据压缩方法通常需要在压缩速度、压缩数据大小以及质量损失这三者之间进行折衷。

（3）有损图像压缩用于数码相机中，大幅度地提高了存储能力，同时图像质量几乎没有降低。用于DVD的有损MPEG-2编解码视频压缩也实现了类似的功能。

在有损音频压缩中，心理声学的方法用来去除信号中听不见或者很难听见的成分。人类语音的压缩经常使用更加专业的技术，因此人们有时也将“语音压缩”或者“语音编码”作为一个独立的研究领域与“音频压缩”区分开来。

不同的音频和语音压缩标准都属于音频编解码范畴。例如语音压缩用于因特网电话，而音频压缩被用于CD翻录并且使用MP3播放器解码弊判。

来源

-数据压缩

利用多媒体信息的什么特点可对多媒体数据进行压缩

利用多媒体信息的冗余性特点可对多媒体数据进行压缩。

多媒体数据经常出现空间、时间、结腊橘构、视觉、知识等方面的冗余，可以通过将图像、音频、视频等多媒体数据用有损压缩和无损压缩的方式压缩，来最少保留有用信息。

数据压缩：指不丢失信息的基础上，减少数据量存储空间，提升信息传输扰正、存储和处理效率的技术方法。

原理：去除信息中的冗余、去除确定或可推知的信息。

无损数据压缩：使用压缩后的数据重构，重构后与原数据完全相同。

有损数据压缩：使用压缩后的数据重构，重构后与原数据有所不同。但不影响原始数据信息的本质含义。

多媒体技术含义与特性

含义：多媒体是指信息表示媒体的多样化。其可同时获取、处理、编辑、存储和展示轮李团多种不同类型自媒体的技术。

集成性：将文字、声音、图形图像、视频等信息集成，也是显示或表现媒体设备的集成。

实时性：在多媒体系统的视频声音等信息是强实时的，同时多媒体系统需要具备实时处理这些信息的能力。

数字化：各种媒体信息都以数字化的形式存储在计算机中。

交互性：人可以通过计算机系统对多媒体信息进行处理加工，并控制其输入输出等功能。

数据压缩

数据压缩技术主要研究数据的表示、传输和转换方法，目的是减少数据所占据的存储空间和缩短数据传输时所需要的时间。

衡量数据压缩的3个主要指标：一是压缩前后所需的信息存储量之比要大；二是实现压缩的算法要简单，压缩、解压缩速度快，要尽可能做到实时压缩和解压缩；三是恢复效果要好，要尽可能完全恢复原始数据。

数据压缩主要应用于两个方面。一是传输：通过压缩发送端的原始数据，并在接收端进行解压恢复，可以有效地减少传输时间和增加信道带宽。二是存储：在存储时压缩原始数据，在使用时进行解压，可大大提高存储介质的存储量。

数据压缩按照压缩的失真度分成两种类型：一种叫作无损压缩，另一种叫作有损压缩。

无损压缩是指使用压缩后的数据进行重构（或者叫作还原、解压缩），重构后的数据与原来的数据完全相同；无损压缩用于要求重构的信号与原始信号完全一致的场合。一个很常见的例子是磁盘文件的压缩。根据目前的技术水平，无损压缩算法一般可以把普通文件的数据压缩到原来的1/4～1/2。一些常用的无损压缩算法有霍夫曼（Huffman）算法、算术算法、游程算法和LZW（Lenpel-Ziv ＆ Welch）压缩算法。

1）霍夫曼算法属于统计式压缩方法，其原理是根据原始数据符号发生的概率进行编码。在原始数据中出现概率越高的符合，相应的码长越短，出现概率越少的符合，其码长越长。从而达到用尽可能少的符号来表示原始数据，实现对数据的压缩。

2）算术算法是基于统计原理，无损压缩效率最高的算法。即将整段要压缩的数据映射到一段实数半封闭的范围［0，1）内的某一区段。该区段的范围或宽度等于该段信息概率。即是所有使用在该信息内的符号出现概率全部相乘后的概率值。当要被编码的信息越来越长时，用来代表该信息的区段就会越来越窄，用来表示这个区段的位就会增加。

3）游程算法是针对一些文本数据特点所设计的压缩方法。主要是去除文本中的冗余字符或字节中的冗余位，从而达到减少数据文件所占的存储空间。压缩处理流程类似于空白压缩，区别是在压缩指示字符之后加上一个字符，用于表明压缩对象，随后是该字符的重复次数。本算法具有局限性，很少单独使用，戚庆乎多与其他算法配合使用。

4）LZW算法的原理是用字典词条的编码代替在压缩数据中的字符串。因此字典中的词条越多，压缩率越高，加大字典的容量可以提高压缩率。字典的容量受计算机的内存高悉限制。

有损压缩是指使用压缩后的数据进行重构，重构后的数据与原来的数据有所不同，但不影响人对原始资料表达的信息造成误解。有损压缩适用于重构信号不一定非要和原始信号完全相同的场合。例如，图差李像和声音的压缩就可以采用有损压缩，因为其中包含的数据往往多于我们的视觉系统和听觉系统所能接收的信息，丢掉一些数据而不至于对声音或者图像所表达的意思产生误解，但可大大提高压缩比。

文件压缩具体是压缩了文件的什么致使的内存变小

目前压缩技术可分为通用无损数据压缩与有仔毁损压缩两大类，但不管是采用何种技术模型，其本质内容都是一样的，即都是通过某种特殊的编码方式将数据信息中存在的重复度、冗余度有效地降低，从而达到数据压缩的目的。比如：“中国”是“中华人民共和国”的简称，但前者的字数是2，后族姿者则是7，但我们都不会对它们俩所要表达的意思产生误解，这是因为前者保留了信息中最“关键点”。同时，作为有思维能力的人类，我们可以根据前后词汇关系和知识积累，就可推断出其原来的全部信息。压缩技术也一样，在不影响文件的基本使用的前提下，只保留原数据中一些“关键点”，去掉了数据中的重复的、冗余的信息，从而达到压缩的目的。这就是文件压缩技术所要遵循的最基本原理。
例如：一个文件的内容是11100000000...000001111(中间有一万个零)，你要完全写出来的话，会很长很长，但如果你写“111一万个零1111”来描述它，也能得到同样的信息，但却只有十一个字，这样就减小了文兆戚绝件体积。在具体应用中很少有这样的文件存在,那些文件都相当复杂,根据一定的数学算法,权衡把哪段字节用一个特定的更小字节代替，就可以实现数据最大程度的无损压缩.