2.3.1 Сжатие данных.

Сжатие основано на устранении избыточности, содержащейся в исходных данных. Избыточность может заключаться, например, в повторении в сообщении одинаковых комбинаций символов, сильной корреляции между отдельными частями сообщения и т.п.

Все методы сжатия данных делятся на два основных класса:

-сжатие без потерь (обратимое сжатие);

-сжатие с потерями.

При использовании сжатия без потерь возможно точное восстановление исходных данных, сжатие с потерями позволяет восстановить данные с искажениями, обычно несущественными с точки зрения дальнейшего использования восстановленных данных.

Первая группа методов обычно используется для передачи и хранения информации, критичной к искажениям, например, текстовых данных, телеметрической информации. Сжатие без потерь, очевидно, позволяет получить меньшее уменьшение объема, чем сжатие с потерями. Примерами алгоритмов сжатия без потерь является алгоритмы Хаффмана или Lempel-Ziv-Markov chain- Algorithm, лежащий в основе популярного компьютерного архиватора 7zip.

Сжатие с потерями применяется для сокращения объёма аудио- и видеоданных и цифровых фотографий в тех случаях, когда такое сокращение является приоритетным, а полное соответствие исходных и восстановленных данных не требуется.

Для оценки эффективности сжатого представления данных обычно применяют два показателя: коэффициент сжатия, определяемый отношением числа исходного объема данных к полученному, и ошибка восстановления. В качестве последней, например, для сигналов, чаще всего используется абсолютная или средняя квадратическая ошибка. Каждая из решаемых задач сжатия предъявляет свои требования к применяемому методу сжатия и определяет его специфические особенности, но общим требованием является получение достаточно эффективного сокращения объема данных.

Как уже упоминалось ранее, в телемедицинских системах осуществляется передача информации самого различного вида (видео, аудио, данные с медицинских приборов и т.д), а следовательно необходимо использовать различные модели избыточности исходных данных. Кроме того, в каждом конкретном случае, сжатие передаваемых данных будет преследовать различные цели. Соответственно, существуют разнообразные методы, оптимизированные для решения конкретных задач.

2.3.2.