Benutzer:ThePacker/Datenkompression

Als Datenkompression oder Datenkomprimierung bezeichnet man Verfahren zur Reduktion des Speicherbedarfs von Daten bzw. zur Vermeidung von Datenaufkommen, bspw. während der Übertragung von Daten.

Die Datenmenge wird dadurch reduziert, indem eine günstigere Repräsentation bestimmt wird, mit der sich die gleichen Daten in kürzerer Form darstellen lassen. Diesen Vorgang übernimmt ein Kodierer und man bezeichnet den Vorgang als Kompression bzw. Kodierung. Man spricht von einer verlustfreien Kompression (oder verlustfreien Kodierung), wenn die kodierten Daten nach Anwendung der entsprechenden Dekodiervorschrift exakt denen des Originals entsprechen. Die Anwendung der Dekodiervorschrift bezeichnet man als Dekompression oder Dekomprimierung. Wenn man von einer verlustbehaften Kompression (oder verlustbehafteten Codierung) spricht, so meint man damit, dass sich die Daten nicht in jedem Fall fehlerfrei rekonstruieren lassen.

In der Nachrichtentechnik wird das Kodieren von Nachrichten aus einer Quelle durch einen Sender als Quellencodierung bezeichnet.

Irrelevanz und Redundanz

Unterscheidung zwischen relevant, irrelevant, redundant und interessant. Als (relevant - irrelevant) eine Größe (Relevanz) (interessant - redundant) (Redundanz) zweite Größe -- beide sind unabhängig voneinander. Ziel ist es nicht redundante Informationen zu speichern oder zu übertragen, oder interessante

• Redundanzreduktion - keine artefakte
• Irrelevanzreduktion - keine sichtbaren Artefakte
• Relevanzreduktion - sichtbare Artefakte

evtl zu komplex?

• mittlere Codewortlänge

Ansprechen

• verlustfreie kompression - noiseless coding - REDUNDANZ
• verlustbehaftete kompression - noisy coding - RELEVANZ und IRRELEVANZ

Verlustfreie Kompression über die Entropie der Quelle hinaus nicht möglich.

• Datenkompression ist begrenzt
• damit ist eben nicht jede Kanalkapazität erreichbar ! (fehler in WP)

definitiv zu komplex für einen Artikel über Datenkompression gehört in die Nachrichtentechnik

• Kanalkapazität - völlig fehl am platz

Grundlagen

• Shannon und dessen Informationstheorie
• Kolmogoroff und die Wahrscheinlichkeitstheorie
• Informationen, Informationsgehalt und Entropie(=mittlerer Informationsgehalt)