Elements of Data Compression

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出版者:Course Technology
作者:Adam Drozdek
出品人:
页数:272
译者:
出版时间:2001-06-21
价格:USD 100.95
装帧:Paperback
isbn号码:9780534384487
丛书系列:
图书标签:
  • calibre
  • 数据压缩
  • 信息论
  • 编码
  • 算法
  • 计算机科学
  • 数据存储
  • 通信
  • 离散数学
  • 数字信号处理
  • 模式识别
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具体描述

Today's increased use of digital sound and video makes data compression crucial to computer technology because of its vast storage and transmission requirements. The question in many applications is now not whether to compress data, but what compression method should be applied. Most data compression books have been written for professionals and require a strong background in data compression techniques as well as an understanding of algorithms based on sophisticated mathematical models. This book is one of a handful of textbooks to present Data Compression for students in an academic environment. This is not a simple task since most of the widely used algorithms rely on sophisticated mathematical models. ELEMENTS OF DATA COMPRESSION addresses the needs of students who will use these techniques on a daily basis. The author accomplishes this through the use of elementary-level representative methods of text, audio, and video compression. Drozdek presents these methods with pseudocode, tables, diagrams, and many worked out examples, all the while employing commonly used techniques that build upon the mathematics students have been exposed to in earlier courses.

《数据压缩原理》(Elements of Data Compression)是一本旨在深入剖析数据压缩核心概念、算法与应用的经典著作。本书不仅为初学者构建坚实的数据压缩理论基础,也为专业人士提供丰富的技术细节和前沿进展。 本书开篇,作者系统地介绍了数据压缩的起源、基本目标以及在信息时代日益增长的重要性。从早期简单的冗余消除技术,到如今复杂的机器学习驱动的压缩方法,读者将循序渐进地理解为何压缩如此关键,它如何影响存储、传输效率以及各类数字媒体的体验。 在理论层面,《数据压缩原理》详细阐述了信息论在数据压缩中的基石作用。香农熵的概念被深入解析,它为理解无损压缩的极限提供了理论依据。读者将学习到如何通过统计建模来量化数据中的冗余,并认识到预测模型在压缩过程中扮演的关键角色。 本书的核心部分专注于各种经典的无损压缩算法。霍夫曼编码(Huffman Coding)作为最早且应用最广的熵编码方法之一,其原理、构造过程以及优缺点被详尽分析。在此基础上,算法效率更高的算术编码(Arithmetic Coding)被详细介绍,其将整个消息编码为一个单一的分数,从而实现更接近理论熵的压缩比。此外,Lempel-Ziv(LZ)系列算法,包括LZ77、LZ78以及LZW(Lempel-Ziv-Welch),它们基于字典匹配的思想,通过查找重复的字符串序列来实现高效压缩,在ZIP、GZIP、PNG等众多格式中得到了广泛应用,本书将对其实现细节和性能特点进行深入探讨。 对于有损压缩,《数据压缩原理》同样提供了详实的讲解。读者将了解到有损压缩的必要性,特别是在处理图像、音频和视频等多媒体数据时,它如何在牺牲少量信息的情况下换取巨大的压缩率提升。离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)作为两种主要的变换编码技术,其数学原理、在JPEG、MP3、MPEG等标准中的应用,以及感知模型如何指导量化过程,都将被细致地剖析。读者将理解这些技术如何将数据从时域或空域转换到频域,然后通过量化和熵编码进一步压缩。 除了经典算法,本书还涵盖了现代数据压缩的一些重要发展。包括一些基于统计建模的改进方法,例如预测编码(Predictive Coding)和差分脉冲编码调制(DPCM),以及在特定领域表现优异的算法,如游程长度编码(Run-Length Encoding, RLE)在处理重复数据时的优势。 《数据压缩原理》不仅关注算法本身,还强调了数据压缩在实际应用中的挑战和考量。例如,不同类型数据的特性对压缩算法选择的影响;算法的计算复杂度与压缩效率之间的权衡;以及在实时通信或嵌入式系统等资源受限环境下的优化策略。 本书还探讨了数据压缩在文件格式(如ZIP、RAR、7z)、图像编码(如JPEG、JPEG 2000)、音频编码(如MP3、AAC)和视频编码(如MPEG、H.264、H.265)等实际场景中的应用。通过这些具体的案例分析,读者可以更直观地理解理论知识如何转化为实际的工程解决方案。 此外,作者还会涉及一些高级主题,例如上下文自适应二进制算术编码(CABAC)等在现代视频编码标准中扮演关键角色的技术,以及机器学习在数据压缩中的新兴应用,如神经网络在特征提取和预测模型构建中的潜力。 总而言之,《数据压缩原理》是一本内容详实、结构严谨的著作,它为读者提供了一个全面而深入的视角来理解数据压缩的方方面面,从基础理论到尖端技术,再到实际应用,无不涵盖。无论您是想在学术上深入研究,还是希望在工程实践中应用数据压缩技术,本书都将是您不可或缺的参考。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的标题《Elements of Data Compression》相当直接,透露出它将聚焦于数据压缩的核心要素。我一直对如何高效地利用存储空间和网络带宽感到着迷,而数据压缩技术正是解决这些问题的关键。我猜想这本书会从最基础的理论出发,解释信息熵、概率模型等概念,为后续的算法讲解打下基础。我非常期待书中能详尽介绍诸如哈夫曼编码、算术编码、LZ 系列算法等经典无损压缩技术,并详细阐述它们的原理、优缺点以及适用的场景。此外,我也对有损压缩技术抱有浓厚的兴趣,特别是如何通过感知编码来减小数据量,例如在图像(JPEG)和音频(MP3)压缩中的应用。我希望这本书能够提供清晰的数学推导和算法描述,让我能够真正理解数据压缩的底层逻辑,甚至能够尝试实现一些简单的压缩工具。

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这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象,简洁而富有科技感,让我对它所承载的内容充满了好奇。我一直对计算机科学中的效率优化问题情有独钟,而数据压缩无疑是其中一个非常吸引我的方向。我猜想这本书应该会从根本上剖析数据压缩的原理,从信息论的基础出发,逐步引导读者理解各种编码和编码策略。我非常期待书中能详细介绍诸如霍夫曼编码、算术编码、LZ77/LZ78等经典算法,并且深入探讨它们的数学模型和实现细节。同时,我强烈希望书中能够涉及一些针对特定类型数据(如文本、图像、音频、视频)的压缩技术,比如 JPEG、MP3、MPEG 标准的原理,以及它们在实际应用中的权衡取舍。如果书中能提供一些算法的伪代码或者小型代码片段,那对我理解和实践将会有极大的帮助。我渴望通过这本书,更深入地理解数据是如何被有效地存储和传输的,从而在我的学习和工作中能够更好地应用这些知识。

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从这本书的封面设计就能看出它是一本偏向理论和深入研究的著作,这正是我所需要的。我一直对信息隐藏和高效信息处理充满兴趣,而数据压缩正是其中的一个重要分支。我希望这本书能够详细介绍数据压缩的各种基本概念,例如信息熵、冗余度、信源编码和信道编码的区别,以及它们在压缩技术中的作用。我尤其期待书中能深入讲解各种无损压缩算法,例如 LZW、DEFLATE 等,并分析它们在不同场景下的表现。同时,我也对有损压缩技术感到好奇,特别是如何通过利用人类感官的局限性来实现高效压缩,比如在图像和音频压缩领域。我希望这本书不仅能让我了解“是什么”,更能让我明白“为什么”和“如何做”,为我提供坚实的理论基础和清晰的算法思路,以便我能更好地理解和应用数据压缩的原理。

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拿到这本《Elements of Data Compression》后,我被它严谨的学术风格所吸引。扉页上清晰的目录结构,预示着这是一本系统性讲解数据压缩技术的书籍。我个人一直对信息论在实际工程问题中的应用非常感兴趣,而数据压缩正是信息论的直观体现之一。我期待这本书能够详细阐述数据压缩的几个核心概念,比如熵、冗余度,以及如何利用这些概念来设计高效的压缩算法。我猜想书中会涵盖诸如无损压缩(如 Lempel-Ziv 家族算法)和有损压缩(如心理声学模型在音频压缩中的应用)等不同类别,并且会深入讲解它们背后的数学原理和算法实现。我尤其希望了解一些更前沿的压缩技术,例如基于深度学习的压缩方法,以及它们与传统方法的区别和优势。这本书的副标题“Elements”暗示着它将聚焦于构成数据压缩的基石,我希望它能为我提供一个坚实的基础,让我能够理解并甚至着手开发自己的压缩算法。

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这本书的封面设计相当引人注目,简约的排版和配色给人一种专业而严谨的感觉,这让我对它作为一本深入探讨数据压缩原理的著作充满了期待。我一直对信息论和算法优化在实际应用中的威力感到着迷,而数据压缩无疑是其中一个极具代表性的领域。我猜想,这本书应该会从理论基础出发,循序渐进地介绍各种经典的压缩算法,比如霍夫曼编码、算术编码,甚至是更复杂的字典编码和预测模型。我特别好奇作者会如何处理像图像、音频和视频这类多媒体数据的压缩技术,例如 JPEG、MP3 或 MPEG 的背后原理,以及如何权衡压缩比和失真程度。我希望这本书不仅仅停留在算法的罗列,而是能深入剖析每种算法的设计思想、数学模型以及它们在不同场景下的优劣势。如果书中能包含一些实际的代码示例,或者对各种算法的性能进行详细的比较分析,那将是锦上添花了。我对理解数据是如何被高效存储和传输的背后逻辑有着强烈的求知欲,而这本书似乎是满足我这种好奇心的绝佳选择。

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