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압축 알고리즘 (허프만 코딩 및 LZ77)에 대해 연구 중이며 입력 이미지에 따라 효율을 평가하는 방법이 궁금합니다. 나는 그들이 어떻게 작동하는지 알지만 수학적으로 평가에 대한 정보를 찾을 수는 없다. 감사!압축 알고리즘을 평가
A
답변
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일반적으로 LZ77과 같은 범용 (범용) 압축기는 표준 소스 세트와 비교하고 결과를 비교하여 비교됩니다 (예 : http://www.maximumcompression.com/, http://www.maximumcompression.com/data/summary_mf.php 참조).
특정 목적의 압축기는 가능한 한 대표되도록 선택된 원본 세트에 대해 테스트됩니다.
일부 응용 프로그램의 경우 소스 엔트로피 측면에서 압축 효율에 수학적 경계를 적용하는 것도 유용합니다.
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그러면 수학적으로 추론 할 수 없습니까? 확률로는 평균 –
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을 의미합니다 수학적으로 모든 입력에 대한 평균 압축 비율은 1 : 1입니다. 그러므로 이러한 입력을 어떻게 든 제한해야합니다. 실제 요구에 합성 데이터 매핑을 구축하는 데 좋은 수학 모델이 있다는 것을 알고있을 것입니다.하지만 매트 설명처럼 사용되는 데이터 세트는 현재의 지식으로 갈 수있는 더 좋은 방법 일 것입니다. – sascha
압축은 입력 신호의 엔트로피를 증가시켜 페이로드를 증가시킵니다. 다양한 엔트로피로 소스 파일을 생성하고 Huffman 및 LZ77의 결과를 비교해 볼 수 있습니다. –