1. Почему в основном используется сжатие с потерями для кодирования изображений и звука? 2. Объясните суть методов

1. Сжатие с потерями применяется для кодирования изображений и звука в основном из-за его эффективности. При использовании сжатия с потерями удаляется часть информации, которая считается менее важной для восприятия человеком. Это позволяет значительно уменьшить размер файла и ускорить передачу данных. В случае изображений, сжатие с потерями позволяет удалить некоторую детализацию, несущественную для человеческого глаза, сохраняя при этом общий визуальный эффект. В случае звука, сжатие с потерями позволяет удалить часть звуков, незаметную для человеческого слуха, сохраняя при этом общую качество звука.

2. Метод "кодирования повторов" (RLE) и метод "кодирования по Лемпелю-Зиву" (LZ) являются популярными методами сжатия данных. При RLE данные кодируются путем замены повторяющихся символов или последовательностей символов на их количество и значение. Например, последовательность "AAAABBBCCDAA" может быть закодирована как "4A3B2C1D2A". При LZ данные кодируются путем создания словаря, содержащего уже встреченные последовательности символов, и замены этих последовательностей ссылками на их расположение в словаре. Это позволяет сократить количество передаваемой информации.

3. "Блочное" и "волновое" кодирование изображений - это два различных подхода в стандарте JPEG. При "блочном" кодировании изображение делится на блоки пикселей, над которыми применяются математические преобразования, такие как дискретное косинусное преобразование. Затем блоки кодируются с использованием квантования и кодирования переменной длины. При "волновом" кодировании изображение разложено на волновые составляющие разных частот, которые затем могут быть эффективно кодированы. Каждый подход имеет свои преимущества и недостатки.

4. Детальное знание особенностей источников звука при сжатии звуковой информации предоставляет выгоду в виде более эффективного использования доступного битового потока. Звуковые источники могут иметь различные статистические характеристики, такие как частота появления определенных аудиофрагментов или чувствительность слуха к определенным частотам. Используя эти знания, можно оптимизировать алгоритмы сжатия, чтобы лучше соответствовать специфическим требованиям звукового источника.

5. Неравномерное кодирование становится особенно эффективным, когда объем алфавита n не является степенью двойки, потому что это позволяет различные символы иметь разные длины кода. В равномерном кодировании, где все символы имеют одинаковую длину кода, требуется больше битов, чтобы закодировать символы, часто встречающиеся. В неравномерном кодировании символы, которые встречаются чаще, могут иметь более короткие коды, что позволяет сжать данные более эффективно.

6. "Префиксность" означает, что ни один код не является префиксом другого кода в контексте кодирования. Это важно, чтобы при декодировании не возникали неоднозначности и дополнительных ошибок. В противном случае, если один код является префиксом другого, при декодировании может быть невозможно однозначно определить, какой код является частью закодированной информации.

7. Процедура построения кода Хаффмана - это алгоритм, используемый для создания эффективных переменных кодов. Основная идея заключается в том, что более часто встречающиеся символы получают более короткие коды, в то время как менее часто встречающиеся символы получают более длинные коды. Алгоритм начинается с построения дерева Хаффмана, где каждый символ представляет собой лист дерева. Затем происходит слияние двух наименее вероятных символов вместе с их вероятностями, пока не будет построено полное дерево. Конечный результат - набор переменных кодов, которые оптимально сжимают данные, учитывая их статистические характеристики.