Introduction to Data Compression, Second Edition (The Morgan Kaufmann Series in Multimedia Informati pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Khalid Sayood

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-03-13

价格:USD 89.95

装帧:Audio Cassette

isbn号码:9781558605589

丛书系列:

图书标签:

• 数据压缩
• 信息论
• 编码
• 多媒体
• 算法
• 计算机科学
• 通信
• 图像压缩
• 视频压缩
• 文本压缩

探索数据的本质：压缩的艺术与科学 在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，从高清视频流到海量科学研究成果，再到我们日常生活中产生的海量日志和传感器读数，数据的规模正以前所未有的速度增长。如何高效地存储、传输和处理这些庞大的数据，已成为当今技术领域面临的核心挑战之一。数据压缩，作为一种能够显著减小数据体积的关键技术，其重要性不言而喻。它不仅能够节省宝贵的存储空间，降低网络传输的成本和延迟，还能加速数据分析和处理的进程，为人工智能、大数据、物联网等前沿技术的发展提供坚实的基础。 本书将带领您深入探索数据压缩的广阔世界，揭示隐藏在数据表象之下的规律与奥秘。我们将从最基础的概念出发，逐步构建起对数据压缩原理的深刻理解。您将了解到，数据压缩并非简单的“删除”信息，而是一种巧妙地利用数据内在冗余性和统计特性，用更少的比特来表达相同信息的方法。我们将深入剖析熵编码、字典编码、预测编码等经典压缩算法的核心思想，并探讨它们在不同场景下的应用。 算法的精妙：揭示压缩背后的数学与逻辑 本书将详细阐述各种数据压缩算法的工作原理，让您不仅知其然，更知其所以然。 熵编码（Entropy Coding）：这是许多现代压缩算法的基石。我们将从信息论的奠基人克劳德·香农（Claude Shannon）的伟大贡献谈起，理解信息熵的概念——衡量信息不确定性的基本度量。您将学习到如何构建霍夫曼编码（Huffman Coding），一种基于频率构建最优前缀码的经典方法。接着，我们将深入探讨算术编码（Arithmetic Coding），一种更为精密的编码技术，它能更接近理论上的熵极限，实现更高的压缩比。理解这些算法，就像掌握了一把解锁数据潜力的钥匙。 字典编码（Dictionary-Based Coding）：这类方法的核心在于识别和替换数据中重复出现的模式。您将学习到著名的LZ77和LZ78算法，以及它们衍生的Lempel-Ziv家族算法，如LZW（Lempel-Ziv-Welch）。这些算法通过建立一个动态字典来存储重复的字符串，从而实现高效的压缩。想象一下，将“ABABAB”这样的重复序列用一个简短的代号替换，其压缩效果不言而喻。 预测编码（Predictive Coding）：这种方法利用数据的序列相关性，对下一个数据点进行预测，然后仅编码预测误差。您将了解如何使用线性预测（Linear Prediction）等技术来预测时间序列数据，例如音频和图像中的像素值。这类方法在无损压缩，特别是音频和视频编码领域发挥着重要作用。 变换编码（Transform Coding）：对于图像和音频等信号数据，简单的比特级编码可能效率不高。本书将介绍如何通过傅里叶变换（Fourier Transform）、离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）等信号处理技术，将数据转换到另一个域，使其更容易被压缩。例如，DCT在JPEG图像压缩和MPEG视频压缩中扮演着至关重要的角色，它能将数据中的能量集中到少数几个系数上，从而方便后续的量化和熵编码。 量化（Quantization）：作为有损压缩的关键步骤，量化会丢弃一些不重要的信息以换取更高的压缩率。本书将探讨不同类型的量化技术，以及它们对压缩比和重建质量的影响。理解量化，是掌握有损压缩的精髓。 应用之广：从文件压缩到多媒体流 数据压缩的应用无处不在，深刻地影响着我们的数字生活。本书将不仅仅停留在算法的理论层面，更将深入探讨这些算法如何在实际应用中大放异彩。 文件压缩工具：您将理解像ZIP、GZIP、RAR等流行文件压缩工具背后的技术原理，它们如何将多个文件打包并进行高效压缩，从而节省磁盘空间并加速文件传输。 图像压缩：JPEG、PNG等图像格式已成为我们数字世界不可或缺的一部分。本书将详细解析JPEG有损压缩的流程，包括DCT变换、量化、霍夫曼编码等步骤，以及PNG无损压缩的工作原理。 音频压缩：MP3、AAC等音频格式的普及，让我们能够便捷地存储和传输高质量的音乐。我们将探讨音频信号的特性，以及感知编码（Perceptual Coding）在音频压缩中的应用，即利用人耳的听觉特性丢弃不易察觉的声音信息。 视频压缩：对于视频流，其数据量巨大，因此高效的压缩至关重要。本书将介绍视频压缩的基本原理，包括帧内压缩（Intra-frame Compression）和帧间压缩（Inter-frame Compression）。您将了解运动估计（Motion Estimation）和运动补偿（Motion Compensation）等技术，它们是如何通过预测前后帧之间的相似性来大幅减小视频数据量的。 网络传输与存储：在互联网时代，高效的数据压缩直接关系到带宽的有效利用和存储成本的降低。本书将讨论压缩在网络协议、文件存储系统中的作用。 深入思考：面向未来的挑战与机遇 随着数据量的持续爆炸式增长，数据压缩技术也在不断演进。本书将引导您思考当前面临的挑战，例如如何在保证高压缩率的同时，尽可能减少对计算资源的需求；如何在海量数据集中快速进行解压缩；如何应对日益复杂的媒体格式和新兴的数据类型。 同时，我们也将展望数据压缩技术的未来发展方向。例如，机器学习和深度学习在数据压缩领域的潜力，它们如何通过学习数据的内在结构来实现更精密的建模和预测。此外，针对特定领域（如基因组数据、3D模型数据）的定制化压缩方法，以及与安全、隐私保护相结合的压缩技术，都将是未来发展的重要趋势。 本书旨在为工程师、研究人员、学生以及任何对数据压缩技术感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角。无论您是想理解现有压缩工具的工作原理，还是希望投身于下一代压缩技术的研发，本书都将为您提供宝贵的知识和启发。让我们一起踏上这段探索数据压缩精妙之旅，掌握处理海量数据这一未来世界的关键能力。

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