İtkisiz sıxılma - Məlumat itkisi olmadan orijinal məlumatın sıxılmış məlumatdan mükəmməl şəkildə yenidən qurulmasına imkan verən məlumat sıxılma sinfi. Mahiyyəti İtkisiz sıxılma mümkündür, çünki real dünya məlumatlarının əksəriyyəti statistik artıqlıq nümayiş etdirir. İtkili sıxılma (Lossy compression), adətən çox yaxşılaşdırılmış sıxılma dərəcələri (compression rates) ilə olsa da, yalnız orijinal məlumatın təqribi hissəsinin yenidən qurulmasına icazə verir. İtkisiz sıxılmada yüksək sıxılma nisbətlərini əldə etmək üçün məlumatı qurban vermir, məlumatın tam dəqiqliyinin saxlanmasını təmin edir. Tarix İtkisiz sıxlaşma anlayışı XX əsrin ortalarına, 1948-ci ildə Klod Şanonun məlumat nəzəriyyəsinin yaranmasına dayanır. Şanonun işi məlumat artıqlığı və kodlama effektivliyinin anlaşılması üçün təməl qoymuşdur. İtkisiz sıxlaşmanın praktiki tətbiqləri ilk olaraq, 1952-ci ildə Devid Huffmanın təqdim etdiyi Huffman kodlaması və 1970-ci illərdə Abram Lempel və Yakob Zivin hazırladığı Lempel-Ziv (LZ) alqoritmləri ilə meydana çıxıb. Zamanla DEFLATE, Burrows-Wheeler Transform (BWT) kimi daha mükəmməl alqoritmlər sıxılma nisbətlərini və hesablamada effektivliyi artırmaq üçün hazırlanmışdır. Tətbiq sahələri - Mətn və sənəd faylları: ZIP və GZIP kimi formatlar mətn fayllarını arxivləmək və daşımaq üçün itkisiz sıxlaşmadan istifadə edir. - Şəkil formatları: PNG, BMP və GIF kimi şəkil formatlarında, orijinal şəklin hər pikselini qorumaq tələbi olduqda istifadə edilir. - Audio formatlar: FLAC (Sıxılmasız Audio Kodlayıcı) və ALAC (Apple Sıxılmasız Audio Kodlayıcı) kimi formatlar audio keyfiyyətini saxlamaq üçün istifadə olunur. - Məlumat saxlama və göndərilmə: Məlumat bazalarında, ehtiyat sistemi və şəbəkə ünsiyyətində yaddaş və bant gününü optimallaşdırmaq üçün tətbiq edilir. İtgisiz sıxlaşma texnikaları: 1. Entropiya kodlama: - Huffman kodlama: Tez-tez təkrar olunan simvollara daha qısa kodlar təyin edən metoddur. - Arifmetik kodlama: Məlumatı 0 və 1 arasında bir ədəd kimi kodlayaraq bəzi hallarda Huffman kodlamasından daha yüksək effektivlik təmin edir. 2. Lüğət-əsaslı metodlar: - LZ77 və LZ78: Təkrarlanan alt sətriləri müyən edib əvəzinə lüğətdə saxlayan metodlar. - DEFLATE: ZIP və PNG kimi formatlarda istifadə olunan, LZ77 və Huffman kodlamasını birləşdirən metod. 3. Transformasiya-əsaslı metodlar: - Burrows-Wheeler Transform (BWT): Məlumatı oxşar simvollar ardıcıllıqlarına düzərək sıxılmanı asanlaşdırır. İtkisiz sıxlaşma müasir məlumat saxlanması və ötürülməsinin təməl daşıdır. Məlumatın təmamilə bərpa edilməsini təmin edərək, sənayelərin çoxunda istifadə olunan tətbiqlərə dəstək olur, effektivliyi dəqiqliklə ölçür.

İstinadlar

https://en.wikipedia.org/wiki/Lossless_compression

https://bjc.edc.org/bjc-r/cur/programming/4-internet/4-representation-compression/6-compression.html?topic=nyc_bjc/4-internet.topic&course=bjc4nyc.html&novideo&noassignment

https://audiomediainternational.com/lossless-streaming-back-to-the-future/

chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://infoscience.epfl.ch/server/api/core/bitstreams/3198a0cf-f20d-4fb5-b376-a622a1cee629/content

https://web.archive.org/web/20090602212118/http://www.unisys.com/about__unisys/lzw

https://en.wikipedia.org/wiki/Video_Coding_Experts_Group

https://en.wikipedia.org/wiki/Compress_(software)

https://www.adobe.com/uk/creativecloud/photography/discover/lossless-compression.html#:~:text=Lossless%20compression%20is%20a%20form,the%20way%2C%20hence%20the%20name.

https://www.techtarget.com/whatis/definition/lossless-and-lossy-compression

https://cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/data-compression/lossless/index.htm

https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/lossless-compression

Tarix : 11 yanvar 2025

Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.