دانلود مقاله پیاده سازی فشرده سازی داده ها در آزمایشگاه دلفی

دانلود مقاله پیاده سازی فشرده سازی داده ها در آزمایشگاه دلفی

تعداد صفحات: 14

حجم فایل: 62 کیلوبایت

فرمت فایل: ورد

دسته بندی:

قیمت: 14,000 ریال

تعداد نمایش: 70 نمایش

ارسال توسط:

تاریخ ارسال: 1 آگوست 2017

به روز رسانی در: 1 آگوست 2017

خرید این محصول:

پس از پرداخت لینک دانلود برای شما نمایش داده می شود.

14,000 ریال – خرید

پیاده سازی فشرده سازی داده ها در آزمایشگاه دلفی

این مقاله جزئیات فنی پیاه سازی شیوه های متداول فشرده سازی داده در آزمایشگاه  دلفی را تشریح می کند . در نتیجه فشرده سازی انواع مختلف داده ارائه شده است .

1- معرفی :

در این مقاله ما یک کاربرد از شیوه های متداول فشرده سازی بر داده های فیزیکی را با هدف کاهش اندازه حجم داده برررسی می کنیم . از آن جهت لازم است که اصطلاحات کاهش داده ها و فشرده سازی داده ها را مجزا کنیم . در هر دو مورد حجم داده ها کاهش می یابد اما شیوه های پیدا شده و اهداف متفاوتند .

در مورد کاهش داده ها،  فشرده سازی داده ها در نتیجه برنامه های مجدد سازی خاصی است که سیگنالهای قسمتهای چک کننده حساس را به ارزشهای فیزیکی تبدیل می کند ، مانند  momenta انطباق ها و شناسگرهای خاص و غیره …. هدف کاهش داده ها تنها فشرده کردن داده ها نیست بلکه برای ساده تر کردن  تحلیل فیزیکی داده ها است . در مورد فشرده سازی داده ها فشرده کردن داده ها در نتیجه بهینه سازی بیشتر رمز گزاری داده ها است و الگوریتمهای پیاده شده وابسته به طبیعت داده ها نیست تنها هدف کاهش سلیز فایل داده ها برای صرفه جویی در فضای دیسک است .

2- زنجیره فرایند داده های دلفی :

در آزمایشگاه دلفی انواع فایلهای داده ی زیر استفاده می شود .

داده خام 🙁RAW ) : فایلهایی با اطلاعاتی از سیستم کسب داده ها.

 FDST  یا  DST  تمام شده : فایلهای تولید نشده به وسیله برنامه های مجدد سازی استفاده شده در دلفی .

   LDST  : مانند  FDST   با این تفاوت که همچنین شامل نتایج شناسگرهای خاص است . فقط برای رویداد  .

   SDST : مانند  FDST   اما بعضی اطلاعات چک کننده خاص حذف شده و نتایج شناسه های خاص اضافه شده .

  MDST : شبیه  SDST اما شامل اطلاعات ضروری بیشتری است که به شیوه فشرده تری نوشته شده .

واضح است که مهمترین تحلیل های فیزیکی داده  LDST    ،   FDST ‌و MDST باید به راحتی قابل دسترس باشد . برای کاربر . نسخه های آن باید روی میز قرار داده شوند در حال حاضر 250     فضای دیسک نیاز است .

چنین حجم اطلاعات می تواند مشکلات تعریفی ایجاد کند حتی برای مراکز بزرگ کامپیوتری مانند مرکز تحلیل خارج خط دلفی در                     .

برای همکاری کردن کارگاهها نگهداری اطلاعات روی دیسک ها می تواند یک مشکل واقعی باشد . سه راه حل برای این مشکل وجود دارد :

* نصب دیسکهای اضافی ساده ترین راه حل ، اما نیازمند منابع مالی است .

* بسته بندی ذهنی : تلاش برای محاسبه ترتیب و دقت ارزشها به منظور بسته بندی کردن آنها درتعداد کمی از کلمات این دستیابی می تواند بهترین نتیجه را بدهد اما نگهداری آن مشکل است ، زیرا فرمت داده ها شامل تغییرات فرکانس است .

برنامه تکنیکهای فشرده سازی داده های عمومی ، مانند یک دستیابی ارزان و موثر است .

3- اتتخاب الگوریتم فشرده سازی داده ها :

در حال حاضر رویدادهای فشرده سازی و باز کردن داده ها یک عمل متداول برای کاربران تمام انواع کامپپیوتر ها شده است . ابزار متفائتی برای این کار وجود دارد . اما تردیدی نیست که متداول ترین و معروفترین شیوه ( ابزار ) حجیم کردن / کم حجم کردن است که به وسیله برنامه GZIP بکار می رود .

انتخاب الگوریتم فشرده سازی داده ها به وسیله دو مشخصه اصلی الگوریتم مشخص می شود .

نرخ فشرده سازی و زمان عدم فشرده سازی . در برنامه  GZIP    هر دو مشخصه تمام عیار هستند .

این در زمینه عمومی است و نسبتا برای مدت زیادی استفاده شده ودر سطوح مختلفی پیاده سازی شده بنابراین انتخاب الگوریتم سخت نیست .

ما همچنین چندین الگوریتم دیگر را اندیشیدیم ، اما آنها عیناً به خوبیGZIP  نیستند . اجاز دهید دو مورد از آنها را توضیح دهیم .

شیوه اول الگوریتم LZW است.این شیوه بسیار سریع و نسبتا موثر است . برای نمونه این شیوه برای فشرده سازی و عدم فشرده سازی داده ها در UNIX استفاده می شود . مزیت های این روش ، کوتاه بودن توضیحات ، کد برنامه ها فشرده و خواناو پیاده سازی آنها مستلزم حجم حافظه کمی است . با این وجود ، نرخ فشرده سازی الگوریتم  LZW   برتر از GZIP  است .

بعلاوه اینکه این روش ثبت اختراع شده و سیاستهای منحصر بفرد شرکت UNISYS  ‌،سخت گیر و پرخاشگر شده است .

شیوه دوم رمز نگاری ریاضی با نظم بالاست . در سال 1995  منبع فشرده سازHA    که این شیوه را پیاده کرد باز شد و در اختیار عموم قرار داده شد . معمولا این روش نرخ فشرده سازی خوبی ارائه می کرد نسبت به روش حجیم کردن / کم حجم کردن ، اما در عمل فشرده سازی و عدم فشرده سازی خیلی کند تر عمل می کند .

پاسخ دهید