Bei der Datenkomprimierung werden redundante Informationen in einem Datenstrom identifiziert und entfernt. Bei der Komprimierung von Daten werden redundante Muster und Sequenzen durch kürzere Codes ersetzt, wodurch die Gesamtgröße der Daten reduziert wird, ohne deren Inhalt oder Qualität zu beeinträchtigen. Dieser Prozess der Entfernung redundanter Informationen ermöglicht eine effizientere und kompaktere Darstellung der Originaldaten.
Hier ist eine vereinfachte Erklärung, wie die Datenkomprimierung funktioniert:
1. Identifizierung der Redundanz :Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu analysieren, um redundante Muster oder sich wiederholende Elemente zu identifizieren. Diese Redundanzen können auf verschiedenen Ebenen auftreten, beispielsweise innerhalb einzelner Zeichen, Zeichenfolgen oder größerer Datenblöcke.
2. Kodierung :Sobald redundante Elemente identifiziert werden, werden sie durch kürzere Codes oder Symbole ersetzt. Diese Codes dienen als Darstellung der redundanten Daten und ermöglichen so deren kompaktere Speicherung. Verschiedene Komprimierungsalgorithmen verwenden unterschiedliche Kodierungsmethoden, um eine optimale Komprimierung zu erreichen.
3. Dekodierung :Wenn auf die komprimierten Daten zugegriffen oder diese verwendet werden müssen, durchlaufen sie den umgekehrten Prozess der Dekodierung. Die bei der Komprimierung verwendeten Codes oder Symbole werden interpretiert und wieder in ihre ursprüngliche Form expandiert, wodurch die Originaldaten rekonstruiert werden.
4. Verlustfreie vs. verlustbehaftete Komprimierung :Es gibt zwei Haupttypen von Datenkomprimierungstechniken:verlustfreie Komprimierung und verlustbehaftete Komprimierung. Bei der verlustfreien Komprimierung bleiben alle Originaldaten ohne Änderungen erhalten, sodass die dekomprimierten Daten mit dem Original identisch sind. Andererseits führt die verlustbehaftete Komprimierung zu einer geringen Verzerrung, um höhere Komprimierungsverhältnisse zu erreichen. Diese Verzerrung ist für bestimmte Datentypen wie Bilder oder Audio oft nicht wahrnehmbar oder unbedeutend.
Im Wesentlichen zielt die Datenkomprimierung darauf ab, unnötige Wiederholungen und Ineffizienzen bei der Datendarstellung zu eliminieren, sodass mehr Informationen auf kleinerem Raum gespeichert werden können, ohne deren Genauigkeit oder Nützlichkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
