| Popis: |
Актуальність теми. У наш час алгоритми стиснення даних займають важливе місце в сферах діяльності, пов‘язаних з інформаційними технологіями. Вони дозволяють зменшити обсяги даних, що зберігаються, або передаються, завдяки чому можна отримати значні виграші для технічних та фінансових ресурсів компаній. На даний момент використовуються декілька основних алгоритмів стиснення даних без втрат, на основних принципах яких створюються подальші модифіковані алгоритми для певних форматів, або загального призначення. Тому розробка нового методу стиснення даних без втрат дозволила б розширити вибір алгоритмів, які можна застосувати для стиснення даних кожного з форматів. Об’єктом дослідження є підхід до стиснення даних в сучасних методах стиснення даних без втрат. Предметом дослідження є методи стиснення даних без втрат та їх реалізації. Мета роботи: покращити стиснення даних без втрат на певних даних, використовуючи метод, який мінімізує надлишковість у записі певних послідовностей значень байтів, об’єднуючи ці послідовності в діапазони з меншою бітовою шириною. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано метод стиснення даних без втрат та використання його на практиці. 2. Запропоновано можливості застосування методу на різних вхідних даних. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод надає новий підхід до стиснення даних без втрат, завдяки чому можливе його використання як самостійного методу, або в комбінації з вже існуючими. Таким чином можна отримати ще кращі результати при стисненні даних, ніж при використанні лише існуючих методів стиснення даних без втрат. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XIV науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2021 (Київ, 17-19 листопада 2021 р.). Також була представлена на IX Міжнародній науково-практичній конференції «Innovations and prospects of world science». Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі методи стиснення даних без втрат, а також проведений аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки цих методів. У другому розділі наведено основну ідею та теоретичну базу методу, що пропонується. У третьому розділі більш детально розглянуті та розвинені ідеї, показані в другому розділі. У четвертому розділі розглядаються практичні результати, отримані при використані даного методу: як його самостійне використання, так і разом з вже існуючими способами перетворення даних перед стисненням. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 90 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел. Ключові слова: новий підхід, стиснення даних, стиснення даних без втрат. Actuality: Nowadays, data compression algorithms play an important role in the field of information technology. They reduce the amount of data stored or transmitted, which can bring significant benefits to the technical and financial resources of companies. Currently, several basic lossless data compression algorithms are used, on the basic principles of which further modified algorithms are created for certain formats, or general purpose. Therefore, the development of a new method of lossless data compression would expand the choice of algorithms that can be used to compress the data of each of the formats. The object of research is the approach to compressing data in modern methods of lossless data compression. The subject of research is methods of lossless data compression and their implementation. Objective: Improve data compression on certain types of input data, using the method that minimizes redundancy in encoding certain sequences of byte values by combining these sequences into spans with smaller bit widths. The scientific novelty is as follows: 1. The method of lossless data compression and its use in practice is offered. 2. Possibilities of application of a method on various input data are offered. The practical value of the results obtained in this work is that the proposed method provides a new approach to lossless data compression methods, so it is possible to use it as a stand-alone method, or in combination with existing ones. In this way, it is possible to achieve even better results in data compression than using only existing lossless data compression algorithms. Approbation of work. The main ideas and results of the work were presented and discussed at the XIV scientific conference of undergraduates and graduate students "Applied Mathematics and Computing" PMK-2021 (Kyiv, November 17-19, 2021). It was also presented at the IX International Scientific and Practical Conference "Innovations and prospects of world science". Structure and scope of work. The Master's dissertation consists of an introduction, four chapters and conclusions. The introduction presents a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of research, formulates the purpose and objectives of research, and shows the scientific novelty of the results and practical value of the work, provides information on approbation of results and their implementation. The first section discusses the existing methods of lossless data compression, as well as an analysis that identifies the main advantages and disadvantages of these methods. The second section presents the main idea and theoretical basis of the proposed method. The third section discusses and develops in more detail the ideas shown in the second section. The fourth section discusses the practical results obtained using this method: both as an independent method and together with existing algorithms. The conclusions present the results of the work. The work is presented on 90 sheets, contains references to the list of used literature sources. Keywords: new approach, data compression, lossless data compression. |
