Сучасні методи стиснення інформації

Відповідальний лектор

Колбасін В’ячеслав Олександрович

1. Вступ.

1.1. Предмет навчальної дисципліни, її наукові та методологічні основи, мета викладання і задачі дисципліни.

Предметом дисципліни є методи стиснення даних різної природи та їх використання при створенні інформаційних систем та технологій.

Науковою основою вивчення дисципліни є теорія інформації, теорія цифрової обробки сигналів, теорія стиснення даних та сприйняття інформації людиною. Вивчення дисципліни базуеться на таких дисциплінах, як “Програмування”, “Теорія інформації та кодування” та “Теорія ймовірностей та математична статистика”.

Методологічна основа викладання дисципліни базується на загальних принципах викладання дисциплін напрямку інформатики та включає теоретичні та лабораторні заняття разом з самостійною роботою студента.

Мета викладання дисципліни – ознайомлення з сучасними методами стиснення даних різної природи і різного призначення та їх застосуванням при створенні інформаційних систем і технологій.

1.2. Що студент повинен знати, вміти та з чим повинен бути ознайомлений в результаті вивчення дисципліни.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен знати:

  • поняття надлишковості інформації та її види;
  • принципи кодування даних префіксними кодами змінної довжини;
  • принципи метода кодування Хаффмана та його адаптивних різновидів;
  • принципи аріфметичного стиснення;
  • принципи побудови словникових методів стиснення та їх базові різновиди;
  • принципи перетворення Барроуза-Уілера та контекстного моделювання;
  • принципи дискретного представлення безперервних сигналів;
  • поняття квантування та дискретизації;
  • поняття спектру сигнала;
  • принципи побудови методів стиснення звукової та мовної інформації;
  • принципи побудови методів стиснення растрових зображень;
  • принципи побудови методів стиснення відеозображень.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен вміти:

  • створювати програмні реалізації методів аріфметичного стиснення, стиснення Хаффмана, та простих словникових методів стиснення;
  • обгрунтовано обирати метод стиснення інформації в залежності від типу інформації та характеристик інформаційної системи, в якої це стиснення використовується;
  • визначати частоту дискретизації, яка забезпечує збереження інформації при переході до дискретного представлення безперервного сигналу;
  • обгрунтовано обирати метод стиснення звукової та мовної інформації;
  • обгрунтовано обирати метод стиснення графічної та відео інформації.

1.3. Організаційно-методичні вказівки щодо організації і методики проведення усіх видів навчальних занять, організації і виконання індивідуальних завдань.

Організаційно-методичними вказівками для організації і проведення занять є комплект з методичних вказівок для проведення занять загальним обсягом 48 сторінок. Ці методичні вказівки також доступні студентам в електронному вигляді.

1.4. Система контролю якості навчання студентів.

Контроль якості навчання студентів здійснюється проведенням модульного контролю згідно з переліком контрольних робіт, виконанням студентами розрахункового завдання та лабораторних робіт, складанням студентами вихідного іспиту.

1.5. Организация самостоятельной работы.

Для організації самостійної роботи студентів виділяється час для використання обчислювальної техніки. Під час самостійної роботи студенти вивчають передбачений для самостійної роботи матеріал, досліджують засоби, які передбачені лабораторними роботами, готують звіти з виконаних лабораторних робіт.

2. Зміст дисципліни.

Розділ 1. Методи стиснення даних.

Тема 1. Надлишковість інформації та її різновиди.

Тема 2. Класифікація методів стиснення даних.

Розділ 2. Статистичні методи стиснення.

Тема 1. Принципи побудови статистичних методів стиснення.

Тема 2. Метод Хаффмана.

Тема 3. Метод арифметичного стиснення.

Тема 4. Принципи побудови словникових методів стиснення.

Тема 5. Методи сімейств LZ77 та LZ78.

Тема 6. Методи контекстного моделювання.

Тема 7. Методи попередньої обробки даних. Перетворення Барроуза-Уілера.

Розділ 3. Основи цифрової обробки сигналів.

Тема 1. Квантування та дискретизація.

Тема 2. Перетворення Фурье та спектр сигналу.

Тема 3. Вейвлет-перетворення.

Розділ 4. Стиснення мультімедійної інформації.

Тема 1. Стиснення звукових та мовних даних.

Тема 2. Використання психофізіологічної надлишковості звукового сигналу.

Тема 3. Стиснення растрових зображень.

Тема 4. Алгоритм JPEG.

Тема 5. Стиснення відеосигналу.