ضغط البيانات

الموسوعة الحرة

في نظرية المعلومات ، يُعرف ضغط البيانات ، أو ترميز المصدر ، [ 1 ] أو تقليل معدل البتات ، بأنه عملية ترميز المعلومات باستخدام عدد أقل من البتات مقارنةً بالتمثيل الأصلي. [ 2 ] أي نوع من أنواع الضغط إما أن يكون ضغطًا مع فقدان للبيانات أو ضغطًا بدون فقدان . يقلل الضغط بدون فقدان للبيانات عدد البتات عن طريق تحديد وإزالة التكرار الإحصائي ، فلا تُفقد أي معلومات في هذا النوع من الضغط. أما الضغط مع فقدان للبيانات فيقلل عدد البتات عن طريق إزالة المعلومات غير الضرورية أو الأقل أهمية. [ 3 ] عادةً ما يُطلق على الجهاز الذي يقوم بضغط البيانات اسم "المُشفِّر"، بينما يُطلق على الجهاز الذي يقوم بعكس عملية الضغط (فك الضغط) اسم "المُفكِّك".

تُعرف عملية تقليل حجم ملف البيانات عادةً بضغط البيانات. وفي سياق نقل البيانات ، تُسمى هذه العملية بترميز المصدر: حيث يتم الترميز عند مصدر البيانات قبل تخزينها أو نقلها. [ 4 ] يجب عدم الخلط بين ترميز المصدر وترميز القناة ، المستخدم لاكتشاف الأخطاء وتصحيحها، أو ترميز الخط ، وهو وسيلة لربط البيانات بإشارة.

تُقدّم خوارزميات ضغط البيانات مفاضلة بين تعقيد المساحة والوقت، حيث تُحدّد عدد البايتات اللازمة لتخزين المعلومات أو نقلها، والموارد الحاسوبية المطلوبة لتنفيذ عمليتي التشفير وفك التشفير. ويتضمن تصميم مخططات ضغط البيانات تحقيق التوازن بين درجة الضغط، ومقدار التشويه الناتج (عند استخدام ضغط البيانات مع فقدان البيانات )، والموارد الحاسوبية أو الوقت اللازم لضغط البيانات وفك ضغطها. [ 5 ]

بدون فقدان للجودة

تستغل خوارزميات ضغط البيانات غير الفاقد للبيانات عادةً التكرار الإحصائي لتمثيل البيانات دون فقدان أي معلومات ، مما يجعل العملية قابلة للعكس. ويُمكن تحقيق الضغط غير الفاقد للبيانات لأن معظم بيانات العالم الحقيقي تُظهر تكرارًا إحصائيًا. على سبيل المثال، قد تحتوي صورة ما على مناطق لونية لا تتغير عبر عدة بكسلات؛ فبدلاً من ترميز "بكسل أحمر، بكسل أحمر، ..."، يُمكن ترميز البيانات على أنها "279 بكسل أحمر". هذا مثال أساسي على ترميز طول التشغيل ؛ وهناك العديد من الطرق لتقليل حجم الملف عن طريق إزالة التكرار.

تُعدّ طرق ضغط ليمبل -زيف (LZ) من بين أكثر الخوارزميات شيوعًا للتخزين غير الفاقد للبيانات. [ 6 ] يُعتبر DEFLATE أحد أشكال LZ المُحسّنة لسرعة فك الضغط ونسبة الضغط، [ 7 ] إلا أن الضغط قد يكون بطيئًا. في منتصف ثمانينيات القرن الماضي، وبعد أعمال تيري ويلش ، سرعان ما أصبحت خوارزمية ليمبل-زيف-ويلش (LZW) الخيار الأمثل لمعظم أنظمة الضغط العامة. تُستخدم LZW في صور GIF ، وبرامج مثل PKZIP ، وأجهزة مثل المودم. [ 8 ] تستخدم طرق LZ نموذج ضغط قائم على الجداول، حيث تُستبدل سلاسل البيانات المتكررة بعناصر الجدول. في معظم طرق LZ، يُولّد هذا الجدول ديناميكيًا من البيانات السابقة في المدخلات. غالبًا ما يكون الجدول نفسه مُشفّرًا باستخدام ترميز هوفمان . تستطيع الشفرات القائمة على القواعد النحوية، مثل هذه، ضغط المدخلات المتكررة بكفاءة عالية، على سبيل المثال، مجموعة بيانات بيولوجية لنفس النوع أو الأنواع وثيقة الصلة، أو مجموعة ضخمة من الوثائق ذات الإصدارات المتعددة، أو أرشيف الإنترنت، وما إلى ذلك. وتتمثل المهمة الأساسية لهذه الشفرات في بناء قواعد نحوية خالية من السياق تُنتج سلسلة نصية واحدة. ومن خوارزميات ضغط القواعد النحوية العملية الأخرى Sequitur و Re-Pair .

تستخدم أقوى ضواغط البيانات الحديثة غير المفقودة نماذج احتمالية ، مثل التنبؤ بالمطابقة الجزئية . ويمكن اعتبار تحويل بوروز-ويلر شكلاً غير مباشر من أشكال النمذجة الإحصائية. وفي تحسين إضافي للاستخدام المباشر للنمذجة الاحتمالية ، يمكن ربط التقديرات الإحصائية بخوارزمية تُسمى الترميز الحسابي . يُعد الترميز الحسابي تقنية ترميز حديثة تستخدم العمليات الحسابية لآلة ذات حالات محدودة لإنتاج سلسلة من البتات المشفرة من سلسلة من رموز بيانات الإدخال. ويمكنه تحقيق ضغط فائق مقارنةً بتقنيات أخرى، مثل خوارزمية هوفمان الأكثر شهرة. ويستخدم حالة ذاكرة داخلية لتجنب الحاجة إلى إجراء مطابقة فردية بين رموز الإدخال الفردية وتمثيلات مميزة تستخدم عددًا صحيحًا من البتات، ولا يُفرغ الذاكرة الداخلية إلا بعد ترميز سلسلة رموز البيانات بأكملها. يُعدّ الترميز الحسابي مناسبًا بشكل خاص لمهام ضغط البيانات التكيفية، حيث تتفاوت الإحصائيات وتعتمد على السياق، إذ يُمكن ربطه بسهولة بنموذج تكيفي لتوزيع احتمالية بيانات الإدخال. ومن الأمثلة المبكرة على استخدام الترميز الحسابي ميزة اختيارية (وإن لم تكن شائعة الاستخدام) في معيار ترميز الصور JPEG . [ 9 ] ومنذ ذلك الحين، طُبّق في العديد من التصاميم الأخرى، بما في ذلك H.263 و H.264/MPEG-4 AVC و HEVC لترميز الفيديو. [ 10 ]

عادةً ما تتمتع برامج الأرشفة بالقدرة على تعديل "حجم القاموس"، حيث يتطلب الحجم الأكبر ذاكرة وصول عشوائي أكبر أثناء الضغط وفك الضغط، ولكنه يضغط بقوة أكبر، خاصةً على الأنماط المتكررة في محتوى الملفات. [ 11 ] [ 12 ]

فقدان البيانات

صورة مركبة توضح ضغط الصور بصيغتي JPG وPNG. الجانب الأيسر من الصورة مأخوذ من صورة JPEG، ويظهر فيه تشوهات ناتجة عن فقدان الجودة؛ أما الجانب الأيمن فهو مأخوذ من صورة PNG.

في أواخر ثمانينيات القرن العشرين، ازداد انتشار الصور الرقمية، وظهرت معايير لضغط الصور دون فقدان البيانات . وفي أوائل تسعينيات القرن نفسه، بدأ استخدام أساليب الضغط مع فقدان البيانات على نطاق واسع. [ 13 ] في هذه الأساليب، يُقبل فقدان بعض المعلومات، إذ يُمكن أن يُساهم حذف التفاصيل غير الضرورية في توفير مساحة التخزين. وهناك مفاضلة مُقابلة بين الحفاظ على المعلومات وتقليل الحجم. صُممت أساليب ضغط البيانات مع فقدان البيانات بناءً على أبحاث حول كيفية إدراك البشر للبيانات. على سبيل المثال، تُعد العين البشرية أكثر حساسية للاختلافات الطفيفة في الإضاءة من حساسيتها للاختلافات في اللون. يعمل ضغط صور JPEG جزئيًا عن طريق تقريب البتات غير الضرورية من المعلومات. [ 14 ] يستغل عدد من تنسيقات الضغط الشائعة هذه الاختلافات الإدراكية، بما في ذلك علم النفس الصوتي للصوت، وعلم النفس البصري للصور والفيديو.

تعتمد معظم أشكال الضغط مع فقدان البيانات على ترميز التحويل ، وخاصةً تحويل جيب التمام المنفصل (DCT). وقد اقترحه ناصر أحمد لأول مرة عام 1972 ، ثم طور خوارزمية عملية بالتعاون مع تي. ناتاراجان وكيه آر راو عام 1973، قبل أن يُقدمها للجمهور في يناير 1974. [ 15 ] [ 16 ] يُعد تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) أكثر طرق الضغط مع فقدان البيانات استخدامًا، ويُستخدم في تنسيقات الوسائط المتعددة للصور (مثل JPEG و HEIF )، [ 17 ] والفيديو (مثل MPEG و AVC وHEVC) والصوت (مثل MP3 و AAC و Vorbis ).

يُستخدم ضغط الصور مع فقدان البيانات في الكاميرات الرقمية لزيادة سعة التخزين. وبالمثل، تستخدم أقراص DVD و Blu-ray وبث الفيديو تنسيقات ترميز الفيديو مع فقدان البيانات . ويُستخدم ضغط الصور مع فقدان البيانات على نطاق واسع في مجال الفيديو.

في ضغط الصوت مع فقدان البيانات، تُستخدم أساليب علم النفس الصوتي لإزالة المكونات غير المسموعة (أو الأقل وضوحًا) من الإشارة الصوتية . غالبًا ما يتم ضغط الكلام البشري بتقنيات أكثر تخصصًا؛ ويُعتبر ترميز الكلام تخصصًا منفصلاً عن ضغط الصوت العام. يُستخدم ترميز الكلام في الاتصالات الهاتفية عبر الإنترنت ، على سبيل المثال، ويُستخدم ضغط الصوت لنسخ الأقراص المدمجة، ويتم فك تشفيره بواسطة مشغلات الصوت.

قد يؤدي الضغط مع فقدان البيانات إلى فقدان الجودة .

نظرية

يُوفّر أساس الضغط النظري نظرية المعلومات ، وتحديدًا نظرية ترميز المصدر لشانون ؛ وتشمل النظريات الخاصة بمجالات محددة نظرية المعلومات الخوارزمية للضغط غير الفاقد للبيانات، ونظرية معدل التشوه للضغط الفاقد للبيانات. وقد وضع كلود شانون أسس هذه المجالات البحثية ، حيث نشر أوراقًا بحثية أساسية حول هذا الموضوع في أواخر الأربعينيات وأوائل الخمسينيات من القرن العشرين. ومن المواضيع الأخرى المرتبطة بالضغط نظرية الترميز والاستدلال الإحصائي . [ 18 ]

التعلم الآلي

ثمة ارتباط وثيق بين التعلم الآلي والضغط. يمكن استخدام نظام يتنبأ بالاحتمالات اللاحقة لتسلسل ما، بناءً على تاريخه الكامل، لتحقيق ضغط البيانات الأمثل (باستخدام الترميز الحسابي على توزيع المخرجات). في المقابل، يمكن استخدام ضاغط أمثل للتنبؤ (بإيجاد الرمز الذي يُضغط على أفضل وجه، بالنظر إلى التاريخ السابق). وقد استُخدم هذا التكافؤ كمبرر لاستخدام ضغط البيانات كمعيار لـ"الذكاء العام". [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]

يمكن لوجهة نظر بديلة أن تُظهر أن خوارزميات الضغط تُحوّل السلاسل النصية ضمنيًا إلى متجهات في فضاء الميزات الضمني ، وأن مقاييس التشابه القائمة على الضغط تحسب التشابه داخل فضاءات الميزات هذه. لكل ضاغط C(.)، نُعرّف فضاء متجه مرتبطًا به ℵ، بحيث يُحوّل C(.) سلسلة الإدخال x، بما يتوافق مع معيار المتجه ||~x||. ونظرًا لضيق المساحة، لا يُمكننا إجراء فحص شامل لفضاءات الميزات التي تقوم عليها جميع خوارزميات الضغط؛ لذا، يختار هذا البحث دراسة ثلاث طرق ضغط غير ضائعة نموذجية، وهي LZW وLZ77 وPPM. [ 22 ]

وفقًا لنظرية AIXI ، وهي علاقة تم شرحها بشكل مباشر في جائزة هوتر ، فإن أفضل ضغط ممكن لـ x هو أصغر برنامج ممكن يقوم بإنشاء x. على سبيل المثال، في هذا النموذج، يشمل الحجم المضغوط لملف zip كلاً من ملف zip وبرنامج فك الضغط، حيث لا يمكنك فك ضغطه بدون كليهما، ولكن قد يكون هناك شكل مدمج أصغر.

من أمثلة برامج ضغط الصوت والفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي: NVIDIA Maxine وAIVC. [ 23 ] ومن أمثلة البرامج التي يمكنها إجراء ضغط الصور المدعوم بالذكاء الاصطناعي: OpenCV و TensorFlow وأداة معالجة الصور في MATLAB (IPT) وتقنية ضغط الصور التوليدي عالي الدقة. [ 24 ]

في مجال التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، يمكن استخدام خوارزمية التجميع k-means لضغط البيانات عن طريق تجميع نقاط البيانات المتشابهة في مجموعات. تُسهّل هذه التقنية التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة التي تفتقر إلى تصنيفات مُحددة مسبقًا، وتُستخدم على نطاق واسع في مجالات مثل ضغط الصور . [ 25 ]

يهدف ضغط البيانات إلى تقليل حجم ملفات البيانات، مما يُحسّن كفاءة التخزين ويُسرّع نقل البيانات. تُستخدم خوارزمية التجميع K-means، وهي خوارزمية تعلّم آلي غير مُشرف عليها، لتقسيم مجموعة البيانات إلى عدد مُحدد من المجموعات، k، حيث تُمثل كل مجموعة بمركز نقاطها. تُكثّف هذه العملية مجموعات البيانات الكبيرة إلى مجموعة أكثر إحكامًا من النقاط التمثيلية. يُعدّ التجميع K-means مفيدًا بشكل خاص في معالجة الصور والإشارات ، حيث يُساعد في تقليل حجم البيانات عن طريق استبدال مجموعات نقاط البيانات بمراكزها، وبالتالي الحفاظ على المعلومات الأساسية للبيانات الأصلية مع تقليل مساحة التخزين المطلوبة بشكل كبير. [ 26 ]

تُعدّ نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أيضًا أدوات ضغط بيانات فعّالة وغير فاقدة للبيانات في بعض مجموعات البيانات، كما أظهرت أبحاث DeepMind باستخدام نموذج Chinchilla 70B. وقد نجح هذا النموذج، الذي طورته DeepMind، في ضغط البيانات بكفاءة عالية، متفوقًا على الطرق التقليدية مثل PNG للصور و FLAC للصوت. وحقق ضغطًا لبيانات الصور والصوت بنسبة 43.4% و16.4% من حجمها الأصلي على التوالي. ومع ذلك، ثمة ما يدعو للقلق من أن مجموعة البيانات المستخدمة للاختبار تتداخل مع مجموعة بيانات تدريب نماذج اللغة الكبيرة، مما يجعل من المحتمل أن يكون نموذج Chinchilla 70B أداة ضغط فعّالة فقط على البيانات التي تم تدريبه عليها مسبقًا. [ 27 ] [ 28 ]

تفاضل البيانات

مقارنة بين نسختين من ملف واحد

يمكن اعتبار ضغط البيانات حالة خاصة من تفاضل البيانات . [ 29 ] [ 30 ] يتألف تفاضل البيانات من إنتاج فرق بين مصدر وهدف ، بينما يقوم التعديل بإعادة إنتاج الهدف بناءً على مصدر وفرق . ولأن ضغط البيانات لا يتضمن مصدرًا وهدفًا منفصلين، يمكن اعتباره تفاضل بيانات مع بيانات مصدر فارغة، حيث يمثل الملف المضغوط فرقًا عن لا شيء. وهذا يُشابه اعتبار الإنتروبيا المطلقة (المقابلة لضغط البيانات) حالة خاصة من الإنتروبيا النسبية (المقابلة لتفاضل البيانات) بدون بيانات أولية.

يُستخدم مصطلح الضغط التفاضلي للتأكيد على العلاقة بين اختلاف البيانات.

الاستخدامات

صورة

نشأ ترميز الإنتروبيا في أربعينيات القرن العشرين مع تقديم ترميز شانون-فانو ، [ 31 ] وهو الأساس لترميز هوفمان الذي تم تطويره في عام 1950. [ 32 ] يعود تاريخ ترميز التحويل إلى أواخر ستينيات القرن العشرين، مع تقديم ترميز تحويل فورييه السريع (FFT) في عام 1968 وتحويل هادامارد في عام 1969. [ 33 ]

تُعدّ تقنية تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) إحدى أهم تقنيات ضغط الصور ، وقد طُوّرت في أوائل سبعينيات القرن العشرين. [ 15 ] تُشكّل تقنية DCT أساسًا لصيغة JPEG، وهي صيغة ضغط مع فقدان للبيانات ، قدّمتها مجموعة خبراء التصوير المشتركة (JPEG) عام 1992. [ 34 ] تُقلّل JPEG بشكل كبير من كمية البيانات اللازمة لتمثيل الصورة، مقابل انخفاض طفيف نسبيًا في جودة الصورة، وقد أصبحت صيغة ملفات الصور الأكثر استخدامًا على نطاق واسع . [ 35 ] [ 36 ] كان لخوارزمية الضغط عالية الكفاءة القائمة على تقنية DCT دورٌ كبير في الانتشار الواسع للصور الرقمية . [ 37 ]

خوارزمية ليمبل-زيف-ويلش (LZW) هي خوارزمية ضغط بدون فقدان للبيانات طُوّرت عام 1984. وتُستخدم في صيغة GIF التي طُرحت عام 1987. [ 38 ] أما خوارزمية DEFLATE ، وهي خوارزمية ضغط بدون فقدان للبيانات وُضعت مواصفاتها عام 1996، فتُستخدم في صيغة الرسومات الشبكية المحمولة (PNG). [ 39 ]

بدأ استخدام الموجات الصغيرة في ضغط الصور بعد تطوير ترميز تحويل جيب التمام المنفصل (DCT). [ 40 ] وتم تقديم معيار JPEG 2000 في عام 2000. [ 41 ] وعلى عكس خوارزمية DCT المستخدمة في تنسيق JPEG الأصلي، يستخدم JPEG 2000 خوارزميات تحويل الموجات الصغيرة المنفصلة (DWT). [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] وتم اختيار تقنية JPEG 2000، التي تتضمن امتداد Motion JPEG 2000 ، كمعيار لترميز الفيديو للسينما الرقمية في عام 2004. [ 45 ]

صوتي

يُعدّ ضغط البيانات الصوتية، الذي لا ينبغي الخلط بينه وبين ضغط النطاق الديناميكي ، تقنيةً فعّالة لتقليل عرض النطاق الترددي ومتطلبات التخزين للبيانات الصوتية. تُنفّذ خوارزميات ضغط الصوت برمجياً على شكل برامج ترميز صوتية . في كلٍّ من الضغط مع فقدان البيانات والضغط بدون فقدانها، يتم تقليل تكرار المعلومات باستخدام أساليب مثل الترميز ، والتكميم ، وتحويل جيب التمام المنفصل، والتنبؤ الخطي لتقليل كمية المعلومات المستخدمة لتمثيل البيانات غير المضغوطة.

تُوفّر خوارزميات ضغط الصوت مع فقدان البيانات ضغطًا أعلى، وتُستخدم في العديد من تطبيقات الصوت، بما في ذلك Vorbis و MP3 . وتعتمد هذه الخوارزميات جميعها تقريبًا على علم النفس الصوتي لإزالة أو تقليل دقة الأصوات الأقل وضوحًا، مما يُقلّل المساحة المطلوبة لتخزينها أو نقلها. [ 2 ] [ 46 ]

يعتمد التوازن المقبول بين فقدان جودة الصوت وحجم النقل أو التخزين على التطبيق. على سبيل المثال، يستوعب قرص مضغوط (CD) بسعة 640 ميجابايت حوالي ساعة واحدة من الموسيقى عالية الدقة غير المضغوطة ، أو أقل من ساعتين من الموسيقى المضغوطة دون فقدان الجودة، أو 7 ساعات من الموسيقى المضغوطة بصيغة MP3 بمعدل بت متوسط . ويمكن لجهاز تسجيل الصوت الرقمي عادةً تخزين حوالي 200 ساعة من الكلام الواضح في 640 ميجابايت. [ 47 ]

يُنتج ضغط الصوت بدون فقدان بيانات تمثيلاً للبيانات الرقمية يُمكن فك تشفيره إلى نسخة رقمية مطابقة تمامًا للأصل. تتراوح نسب الضغط بين 50 و60% من الحجم الأصلي، [ 48 ] وهي نسبة مشابهة لتلك الخاصة بضغط البيانات بدون فقدان البيانات بشكل عام. تستخدم برامج الترميز بدون فقدان البيانات تقنية مطابقة المنحنيات أو التنبؤ الخطي كأساس لتقدير الإشارة. يتم ترميز المعلمات التي تصف التقدير والفرق بين التقدير والإشارة الفعلية بشكل منفصل. [ 49 ]

توجد عدة صيغ لضغط الصوت بدون فقدان للجودة. راجع قائمة برامج الترميز بدون فقدان للجودة للاطلاع على القائمة. بعض الصيغ مرتبطة بنظام محدد، مثل Direct Stream Transfer المستخدم في Super Audio CD و Meridian Lossless Packing المستخدم في DVD-Audio و Dolby TrueHD و Blu-ray و HD DVD .

تتضمن بعض تنسيقات ملفات الصوت مزيجًا من تنسيق مضغوط مع فقدان للبيانات وتصحيح بدون فقدان؛ مما يسمح بإزالة التصحيح للحصول بسهولة على ملف مضغوط مع فقدان للبيانات. تشمل هذه التنسيقات MPEG-4 SLS (قابل للتوسيع إلى بدون فقدان للبيانات)، و WavPack ، و OptimFROG DualStream .

عند معالجة الملفات الصوتية، سواءً بضغطها أو لتحريرها ، يُفضّل العمل على نسخة أصلية غير مُعدّلة (غير مضغوطة أو مضغوطة بدون فقدان للبيانات). عادةً ما تُنتج معالجة ملف مضغوط مع فقدان للبيانات نتيجةً نهائيةً أقل جودةً من إنشاء الملف المضغوط نفسه من نسخة أصلية غير مضغوطة. بالإضافة إلى تحرير الصوت أو مزجه، يُستخدم ضغط الصوت بدون فقدان للبيانات غالبًا لأغراض الأرشفة أو كنسخ رئيسية.

ضغط الصوت مع فقدان البيانات

مقارنة بين مخططات الطيف الصوتي بتنسيق غير مضغوط وعدة تنسيقات مضغوطة مع فقدان البيانات. تُظهر مخططات الطيف المضغوطة مع فقدان البيانات تحديد نطاق الترددات العالية، وهي تقنية شائعة مرتبطة بضغط الصوت مع فقدان البيانات.

يُستخدم ضغط الصوت مع فقدان البيانات في نطاق واسع من التطبيقات. فبالإضافة إلى تطبيقات تشغيل الملفات الصوتية المستقلة في مشغلات MP3 أو أجهزة الكمبيوتر، تُستخدم تدفقات الصوت المضغوطة رقميًا في معظم أقراص DVD، والتلفزيون الرقمي، وبث الوسائط عبر الإنترنت ، والإذاعة عبر الأقمار الصناعية والكابلات، وبشكل متزايد في البث الإذاعي الأرضي. ويحقق الضغط مع فقدان البيانات عادةً ضغطًا أكبر بكثير من الضغط بدون فقدان البيانات، وذلك عن طريق حذف البيانات الأقل أهمية بناءً على تحسينات نفسية صوتية . [ 50 ]

يُقرّ علم النفس الصوتي بأنّ ليس كلّ البيانات في تدفق الصوت قابلة للإدراك بواسطة الجهاز السمعي البشري . تُقلّل معظم تقنيات الضغط مع فقدان البيانات من التكرار عن طريق تحديد الأصوات غير ذات الصلة بالإدراك أولاً، أي الأصوات التي يصعب سماعها. ومن الأمثلة الشائعة على ذلك الترددات العالية أو الأصوات التي تحدث في الوقت نفسه مع أصوات أعلى. يتم ترميز هذه الأصوات غير ذات الصلة بدقة منخفضة أو لا يتم ترميزها على الإطلاق.

بسبب طبيعة خوارزميات الضغط مع فقدان البيانات، تتأثر جودة الصوت سلبًا عند فك ضغط الملف وإعادة ضغطه. هذا يجعل الضغط مع فقدان البيانات غير مناسب لتخزين النتائج الوسيطة في تطبيقات هندسة الصوت الاحترافية، مثل تحرير الصوت والتسجيل متعدد المسارات. مع ذلك، تحظى صيغ الضغط مع فقدان البيانات، مثل MP3 ، بشعبية كبيرة لدى المستخدمين النهائيين، حيث يتم تقليل حجم الملف إلى ما بين 5% و20% من حجمه الأصلي، ويمكن لميغابايت واحد تخزين ما يقارب دقيقة من الموسيقى بجودة مقبولة.

تم تطوير العديد من خوارزميات الضغط الخاصة التي توفر أداءً صوتيًا عالي الجودة باستخدام مزيج من خوارزميات الضغط غير المضغوطة والمضغوطة مع معدلات بت تكيفية ونسب ضغط أقل. ومن الأمثلة على ذلك aptX و LDAC و LHDC و MQA و SCL6 .

أساليب الترميز

لتحديد المعلومات غير المهمة إدراكياً في الإشارة الصوتية، تستخدم معظم خوارزميات الضغط مع فقدان البيانات تحويلات مثل تحويل جيب التمام المنفصل المعدل (MDCT) لتحويل الموجات الصوتية المأخوذة من المجال الزمني إلى مجال تحويل، عادةً ما يكون مجال التردد . بعد التحويل، يمكن ترتيب ترددات المكونات حسب درجة وضوحها. يُقيّم وضوح المكونات الطيفية باستخدام عتبة السمع المطلقة ومبادئ الحجب المتزامن - وهي ظاهرة حجب إشارة بإشارة أخرى مفصولة عنها بتردد معين - وفي بعض الحالات، الحجب الزمني - حيث تُحجب إشارة بإشارة أخرى مفصولة عنها بزمن معين. يمكن أيضاً استخدام منحنيات تساوي شدة الصوت لتقييم الأهمية الإدراكية للمكونات. تُسمى نماذج دمج الأذن والدماغ البشري التي تتضمن هذه التأثيرات غالباً بالنماذج النفسية الصوتية . [ 51 ]

تُعدّ أنواع أخرى من ضواغط الصوت التي تُفقد جزءًا من جودتها، مثل الترميز التنبؤي الخطي (LPC) المستخدم مع الكلام، من أنواع الترميز القائمة على المصدر. يستخدم LPC نموذجًا للجهاز الصوتي البشري لتحليل أصوات الكلام واستنتاج المعلمات التي يستخدمها النموذج لإنتاجها لحظة بلحظة. تُرسل هذه المعلمات المتغيرة أو تُخزن وتُستخدم لتشغيل نموذج آخر في وحدة فك التشفير، والذي يُعيد إنتاج الصوت.

تُستخدم تنسيقات الضغط مع فقدان البيانات غالبًا لتوزيع الصوت المتدفق أو الاتصالات التفاعلية (كما هو الحال في شبكات الهاتف المحمول). في مثل هذه التطبيقات، يجب فك ضغط البيانات أثناء تدفقها، وليس بعد إرسال كامل تدفق البيانات. لا يمكن استخدام جميع برامج ترميز الصوت لتطبيقات البث المباشر. [ 50 ]

ينتج التأخير عن طرق ترميز البيانات وفك ترميزها. تقوم بعض برامج الترميز بتحليل جزء أطول من البيانات، يُسمى إطارًا ، لتحسين الكفاءة، ثم ترميزه بطريقة تتطلب فك ترميز جزء أكبر من البيانات في وقت واحد. قد يكون التأخير المتأصل في خوارزمية الترميز بالغ الأهمية؛ فعلى سبيل المثال، عند وجود نقل ثنائي الاتجاه للبيانات، كما هو الحال في المكالمات الهاتفية، قد تؤدي التأخيرات الكبيرة إلى تدهور ملحوظ في جودة الصوت.

على عكس سرعة الضغط، التي تتناسب طرديًا مع عدد العمليات التي تتطلبها الخوارزمية، يشير زمن الاستجابة هنا إلى عدد العينات التي يجب تحليلها قبل معالجة كتلة صوتية. في أدنى الحالات، يكون زمن الاستجابة صفرًا (على سبيل المثال، إذا قام المُشفِّر/المُفكِّك ببساطة بتقليل عدد البتات المستخدمة لتكميم الإشارة). تتميز خوارزميات المجال الزمني، مثل LPC، بزمن استجابة منخفض في كثير من الأحيان، مما يفسر شيوع استخدامها في ترميز الكلام في الاتصالات الهاتفية. أما في خوارزميات مثل MP3، فيجب تحليل عدد كبير من العينات لتطبيق نموذج نفسي صوتي في مجال التردد، ويبلغ زمن الاستجابة حوالي 23  مللي ثانية.

ترميز الكلام

يُعدّ ترميز الكلام فئةً مهمةً من فئات ضغط البيانات الصوتية. وتختلف النماذج الإدراكية المستخدمة لتقدير جوانب الكلام التي تستطيع الأذن البشرية سماعها عمومًا عن تلك المستخدمة في الموسيقى. فنطاق الترددات اللازمة لنقل أصوات الكلام البشري عادةً ما يكون أضيق بكثير من ذلك اللازم للموسيقى، كما أن الصوت عادةً ما يكون أقل تعقيدًا. ونتيجةً لذلك، يُمكن ترميز الكلام بجودة عالية باستخدام معدل بت منخفض نسبيًا.

ويتحقق ذلك، بشكل عام، من خلال مزيج من نهجين:

  • ترميز الأصوات التي يمكن أن يصدرها صوت بشري واحد فقط.
  • التخلص من المزيد من البيانات في الإشارة - الاحتفاظ فقط بما يكفي لإعادة بناء صوت "مفهوم" بدلاً من النطاق الترددي الكامل للسمع البشري .

كانت أقدم الخوارزميات المستخدمة في ترميز الكلام (وضغط البيانات الصوتية بشكل عام) هي خوارزمية قانون A وخوارزمية قانون μ .

تاريخ

Solidyne 922: أول بطاقة صوت تجارية في العالم لضغط بتات الصوت لأجهزة الكمبيوتر الشخصية، 1990

أُجريت الأبحاث الصوتية المبكرة في مختبرات بيل . هناك، في عام 1950، سجّل سي. تشابين كاتلر براءة اختراع لتعديل النبضات التفاضلي (DPCM). [ 52 ] وفي عام 1973، قدّم بي. كوميسكي، ونيكيل إس. جايانت، وجيمس إل . فلانغان تقنية تعديل النبضات التفاضلي التكيفي (ADPCM). [ 53 ] [ 54 ]

استُخدم الترميز الإدراكي لأول مرة لضغط ترميز الكلام ، باستخدام الترميز التنبؤي الخطي (LPC). [ 55 ] تعود المفاهيم الأولية للترميز التنبؤي الخطي إلى أعمال فوميتادا إيتاكورا ( جامعة ناغويا ) وشوزو سايتو ( شركة نيبون للتلغراف والهاتف ) عام 1966. [ 56 ] خلال سبعينيات القرن العشرين، طوّر بيشنو س. أتال ومانفريد ر. شرودر في مختبرات بيل شكلاً من أشكال الترميز التنبؤي الخطي يُسمى الترميز التنبؤي التكيفي (APC)، وهو خوارزمية ترميز إدراكي تستغل خصائص الحجب في الأذن البشرية، تلتها في أوائل ثمانينيات القرن العشرين خوارزمية التنبؤ الخطي المُثار بالترميز (CELP) التي حققت نسبة ضغط عالية في ذلك الوقت. [ 55 ] يُستخدم الترميز الإدراكي في تنسيقات ضغط الصوت الحديثة مثل MP3 [ 55 ] و AAC .

شكّل تحويل جيب التمام المنفصل (DCT)، الذي طوّره ناصر أحمد ، وتي. ناتاراجان، وكيه . آر. راو عام 1974، [ 16 ] الأساس لتحويل جيب التمام المنفصل المعدّل (MDCT) المستخدم في تنسيقات ضغط الصوت الحديثة مثل MP3، [ 57 ] ودولبي ديجيتال ، [ 58 ] [ 59 ] وAAC. [ 60 ] وقد اقترح جيه. بي. برينسن، وإيه. دبليو. جونسون، وإيه. بي. برادلي تحويل جيب التمام المنفصل المعدّل عام 1987، [ 61 ] استكمالاً لعمل سابق قام به برينسن وبرادلي عام 1986. [ 62 ]

طوّر أوسكار بونيلو، أستاذ الهندسة في جامعة بوينس آيرس ، أول نظام ضغط صوتي تجاري لأتمتة البث في العالم . [ 63 ] أُطلق هذا النظام في عام 1987 تحت اسم أوديكوم . [ 64 ] [ 65 ]

نُشرت مجموعة من المراجع الأدبية لمجموعة كبيرة ومتنوعة من أنظمة ترميز الصوت في مجلة IEEE للمجالات المختارة في الاتصالات ( JSAC ) في فبراير 1988. وبينما وُجدت بعض الأوراق البحثية من قبل ذلك التاريخ، فقد وثّقت هذه المجموعة مجموعة كاملة من أنظمة ترميز الصوت الجاهزة والفعّالة، والتي يستخدم معظمها تقنيات إدراكية ونوعًا من تحليل التردد وترميزًا خلفيًا خاليًا من الضوضاء. [ 66 ]

فيديو

يتطلب الفيديو غير المضغوط معدل بيانات مرتفعًا للغاية . على الرغم من أن برامج ترميز ضغط الفيديو بدون فقدان البيانات تعمل بمعامل ضغط يتراوح بين 5 و12، فإن فيديو H.264 المضغوط مع فقدان البيانات عادةً ما يكون معامل ضغطه بين 20 و200. [ 67 ]

تُعدّ تقنيتا ضغط الفيديو الرئيسيتان المستخدمتان في معايير ترميز الفيديو هما تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) وتعويض الحركة (MC). وتستخدم معظم معايير ترميز الفيديو، مثل تنسيقات H.26x و MPEG ، عادةً ترميز فيديو DCT مع تعويض الحركة (تعويض حركة الكتلة). [ 68 ] [ 69 ]

تُستخدم معظم برامج ترميز الفيديو جنبًا إلى جنب مع تقنيات ضغط الصوت لتخزين تدفقات البيانات المنفصلة ولكن المتكاملة كحزمة واحدة مدمجة باستخدام ما يسمى بتنسيقات الحاويات . [ 70 ]

نظرية التشفير

يمكن تمثيل بيانات الفيديو كسلسلة من إطارات الصور الثابتة. عادةً ما تحتوي هذه البيانات على كميات كبيرة من التكرار المكاني والزماني . تسعى خوارزميات ضغط الفيديو إلى تقليل هذا التكرار وتخزين المعلومات بشكل أكثر إحكامًا.

تستغل معظم تنسيقات وبرامج ترميز ضغط الفيديو التكرار المكاني والزماني (على سبيل المثال، من خلال ترميز الفرق مع تعويض الحركة ). يمكن ترميز أوجه التشابه عن طريق تخزين الاختلافات بين الإطارات المتجاورة زمنيًا (ترميز بين الإطارات) أو البكسلات المتجاورة مكانيًا (ترميز داخل الإطار). يعيد ضغط الإطارات ( ترميز دلتا زمني) استخدام البيانات من إطار واحد أو أكثر من الإطارات السابقة أو اللاحقة في التسلسل لوصف الإطار الحالي. من ناحية أخرى، يستخدم ترميز داخل الإطار البيانات من داخل الإطار الحالي فقط، وهو في الواقع ضغط للصور الثابتة. [ 51 ]

تستخدم تنسيقات ترميز الفيديو داخل الإطار المستخدمة في كاميرات الفيديو وبرامج تحرير الفيديو ضغطًا أبسط يعتمد فقط على التنبؤ داخل الإطار. وهذا يُبسط برامج تحرير الفيديو، إذ يمنع حدوث حالة يشير فيها إطار مضغوط إلى بيانات حذفها المحرر.

عادةً، تستخدم تقنيات ضغط الفيديو تقنيات ضغط مع فقدان البيانات ، مثل التكميم ، التي تقلل من جوانب البيانات المصدرية غير ذات الصلة (بشكل أو بآخر) بالإدراك البصري البشري، وذلك باستغلال خصائص الرؤية البشرية. على سبيل المثال، يصعب إدراك الاختلافات الطفيفة في اللون مقارنةً بتغيرات السطوع. تستطيع خوارزميات الضغط حساب متوسط ​​اللون عبر هذه المناطق المتشابهة، بطريقة مشابهة لتلك المستخدمة في ضغط صور JPEG. [ 9 ] وكما هو الحال في جميع أنواع الضغط مع فقدان البيانات، توجد مفاضلة بين جودة الفيديو ومعدل البت ، وتكلفة معالجة الضغط وفك الضغط، ومتطلبات النظام. قد يُظهر الفيديو المضغوط بشدة تشوهات مرئية أو مُشتتة للانتباه .

خضعت طرق أخرى غير صيغ التحويل الشائعة القائمة على تحويل جيب التمام المنفصل (DCT)، مثل الضغط الفركتلي ، وخوارزمية المطابقة ، واستخدام تحويل المويجات المنفصلة (DWT)، لبعض الأبحاث، ولكنها لا تُستخدم عادةً في المنتجات العملية. يُستخدم ضغط المويجات في برامج ترميز الصور الثابتة وبرامج ترميز الفيديو دون تعويض الحركة. ويبدو أن الاهتمام بالضغط الفركتلي آخذ في التضاؤل، نظرًا لتحليل نظري حديث يُظهر انخفاضًا نسبيًا في فعالية هذه الطرق. [ 51 ]

الترميز بين الإطارات

في ترميز الإطارات المتداخلة، تُقارن الإطارات الفردية في تسلسل الفيديو من إطار لآخر، ويسجل برنامج ترميز ضغط الفيديو الاختلافات مع الإطار المرجعي. إذا احتوى الإطار على مناطق ثابتة، يُصدر النظام أمرًا قصيرًا لنسخ ذلك الجزء من الإطار السابق إلى الإطار التالي. أما إذا تحركت أجزاء من الإطار بشكل طفيف، فيُصدر برنامج الضغط أمرًا (أطول قليلًا) يُخبر برنامج فك الضغط بتحريك النسخة أو تدويرها أو تفتيحها أو تغميقها. مع ذلك، يظل هذا الأمر الأطول أقصر بكثير من البيانات الناتجة عن ضغط الإطارات المتداخلة. عادةً، يُرسل برنامج الترميز أيضًا إشارة متبقية تصف الاختلافات الدقيقة المتبقية مع الصورة المرجعية. باستخدام ترميز الإنتروبيا، تُصبح هذه الإشارات المتبقية أكثر إيجازًا من الإشارة الكاملة. في مناطق الفيديو ذات الحركة الأكبر، يجب على برنامج الضغط ترميز المزيد من البيانات لمواكبة العدد الأكبر من البكسلات المتغيرة. عادةً، تؤدي التفاصيل عالية التردد للانفجارات واللهب وأسراب الحيوانات وبعض اللقطات البانورامية إلى انخفاض في الجودة أو زيادة في معدل البت المتغير .

تنسيقات التحويل الهجينة القائمة على الكتل

مراحل معالجة مُشفِّر الفيديو النموذجي

تشترك العديد من طرق ضغط الفيديو الشائعة الاستخدام (مثل تلك الموجودة في المعايير المعتمدة من قبل الاتحاد الدولي للاتصالات أو المنظمة الدولية للمعايير ) في نفس البنية الأساسية التي تعود إلى H.261 ، والتي تم توحيدها في عام 1988 من قبل الاتحاد الدولي للاتصالات. وتعتمد هذه الطرق في الغالب على تحويل جيب التمام المنفصل، المطبق على كتل مستطيلة من البكسلات المتجاورة، والتنبؤ الزمني باستخدام متجهات الحركة ، بالإضافة إلى خطوة ترشيح داخل الحلقة في الوقت الحاضر.

في مرحلة التنبؤ، يتم تطبيق تقنيات مختلفة لإزالة التكرار وتشفير الفرق والتي تساعد على فك ارتباط البيانات ووصف البيانات الجديدة بناءً على البيانات المرسلة بالفعل.

بعد ذلك، تُحوّل كتل مستطيلة من بيانات البكسل المتبقية إلى مجال التردد. وفي مرحلة المعالجة الرئيسية التي تُفقد فيها البيانات، تُكمّم بيانات مجال التردد لتقليل المعلومات غير ذات الصلة بالإدراك البصري البشري.

في المرحلة الأخيرة، يتم التخلص من التكرار الإحصائي إلى حد كبير بواسطة مشفر الإنتروبيا ، والذي غالباً ما يطبق شكلاً من أشكال الترميز الحسابي.

في مرحلة ترشيح إضافية داخل الحلقة، يمكن تطبيق مرشحات متنوعة على إشارة الصورة المُعاد بناؤها. وبحساب هذه المرشحات داخل حلقة التشفير، يُمكنها تحسين الضغط، إذ يُمكن تطبيقها على المادة المرجعية قبل استخدامها في عملية التنبؤ، كما يُمكن توجيهها باستخدام الإشارة الأصلية. ومن الأمثلة الشائعة مرشحات إزالة التشويش التي تُزيل تشوهات التشويش الناتجة عن انقطاعات التكميم عند حدود كتل التحويل.

تاريخ

في عام 1967، اقترح كلٌ من إيه إتش روبنسون وسي. تشيري نظام ضغط عرض النطاق الترددي لترميز طول التشغيل لنقل إشارات التلفزيون التناظرية. [ 71 ] أما تحويل جيب التمام المنفصل (DCT)، الذي يُعدّ أساسيًا لضغط الفيديو الحديث، [ 72 ] فقد قدّمه ناصر أحمد وتي. ناتاراجان وكيه آر راو في عام 1974. [ 16 ] [ 73 ]

أدخلت تقنية H.261 ، التي ظهرت لأول مرة عام 1988، البنية الأساسية السائدة لتقنية ضغط الفيديو تجاريًا. [ 74 ] وكانت أول صيغة ترميز فيديو تعتمد على ضغط DCT. [ 72 ] وقد طورت هذه التقنية عدة شركات، منها هيتاشي ، وبيكتشر تيل ، و NTT ، و BT ، وتوشيبا . [ 75 ]

تُعدّ معايير MPEG من أكثر معايير ترميز الفيديو شيوعًا في برامج الترميز . طُوّر معيار MPEG-1 من قِبل مجموعة خبراء الصور المتحركة (MPEG) عام 1991، وكان مُصمّمًا لضغط الفيديو بجودة VHS . وخلفه عام 1994 معيار MPEG-2 / H.262 ، [ 74 ] الذي طوّرته عدة شركات، أبرزها سوني ، وتومسون ، وميتسوبيشي إلكتريك . [ 76 ] وأصبح MPEG-2 معيار الفيديو القياسي لأقراص DVD والتلفزيون الرقمي ذي الدقة القياسية . [ 74 ] وفي عام 1999، تبعه معيار MPEG-4 / H.263 . [ 74 ] الذي طوّرته أيضًا عدة شركات، أبرزها ميتسوبيشي إلكتريك، وهيتاشي ، وباناسونيك . [ 77 ]

طُوِّرت تقنية H.264/MPEG-4 AVC في عام 2003 من قِبَل عدد من المؤسسات، أبرزها باناسونيك، وغودو كايشا آي بي بريدج ، وإل جي إلكترونيكس . [ 78 ] وقد طرحت AVC تجاريًا خوارزميات الترميز الحسابي الثنائي التكيفي مع السياق (CABAC) والترميز التكيفي ذي الطول المتغير مع السياق (CAVLC). تُعد AVC معيار ترميز الفيديو الرئيسي لأقراص بلو راي ، وتُستخدم على نطاق واسع من قِبَل مواقع مشاركة الفيديو وخدمات البث عبر الإنترنت مثل يوتيوب ، ونتفليكس ، وفيميو ، ومتجر آيتونز ، وبرامج الويب مثل أدوبي فلاش بلاير ومايكروسوفت سيلفرلايت ، بالإضافة إلى العديد من عمليات البث التلفزيوني عالي الوضوح عبر القنوات الأرضية والفضائية. [ 79 ]

علم الوراثة

تُعدّ خوارزميات الضغط الجيني أحدث جيل من الخوارزميات غير الفاقد للبيانات، والتي تضغط البيانات (عادةً تسلسلات النيوكليوتيدات) باستخدام كلٍّ من خوارزميات الضغط التقليدية والخوارزميات الجينية المُكيَّفة مع نوع البيانات المُحدَّد. في عام 2012، نشر فريق من العلماء من جامعة جونز هوبكنز خوارزمية ضغط جيني لا تستخدم جينومًا مرجعيًا للضغط. صُمِّمت خوارزمية HAPZIPPER خصيصًا لبيانات مشروع HapMap ، وحققت ضغطًا يزيد عن 20 ضعفًا (انخفاض بنسبة 95% في حجم الملف)، مما يوفر ضغطًا أفضل بمقدار 2 إلى 4 أضعاف، كما أنها أقل استهلاكًا للموارد الحاسوبية من أدوات الضغط العامة الرائدة. ولتحقيق ذلك، قدّم كلٌّ من شاندا وإلحايك وبادر ترميزًا قائمًا على تردد الأليل الأقل شيوعًا (MAFE)، والذي يُقلِّل من عدم تجانس مجموعة البيانات عن طريق فرز تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) وفقًا لتردد أليلها الأقل شيوعًا، وبالتالي يُوحِّد مجموعة البيانات. [ ٨٠ ] تتميز خوارزميات أخرى طُوّرت في عامي ٢٠٠٩ و٢٠١٣ (DNAZip وGenomeZip) بنسب ضغط تصل إلى ١٢٠٠ ضعف، مما يسمح بتخزين جينومات بشرية ثنائية الصيغة الصبغية مكونة من ٦ مليارات زوج قاعدي في ٢.٥ ميجابايت (مقارنةً بجينوم مرجعي أو كمعدل على العديد من الجينومات). [ ٨١ ] [ ٨٢ ] للاطلاع على معيار في ضواغط بيانات علم الوراثة/علم الجينوم، انظر [ ٨٣ ].

التوقعات والإمكانات غير المستغلة حاليًا

تشير التقديرات إلى إمكانية ضغط إجمالي البيانات المخزنة على أجهزة التخزين في العالم باستخدام خوارزميات الضغط الحالية بمعدل متوسط ​​متبقٍ يبلغ 4.5:1. [ 84 ] وتشير التقديرات إلى أن القدرة التكنولوجية العالمية المُجمعة لتخزين المعلومات توفر 1300 إكسابايت من البيانات الرقمية في عام 2007، ولكن عند ضغط المحتوى المقابل على النحو الأمثل، فإن هذا لا يمثل سوى 295 إكسابايت من معلومات شانون . [ 85 ]

خوارزميات ضغط البيانات

بدون فقدان للجودة

فقدان البيانات

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ ويد، غراهام (1994). ترميز الإشارات ومعالجتها (  الطبعة الثانية). مطبعة جامعة كامبريدج. ص  34. ISBN 978-0-521-42336-6تم الاطلاع عليه بتاريخ 22-12-2011 . الهدف العام من ترميز المصدر هو استغلال أو إزالة التكرار "غير الفعال" في مصدر PCM ، وبالتالي تحقيق انخفاض في معدل المصدر الإجمالي R.
  2. 1 2 مهدي، ع.ع.؛ محمد، م.أ.؛ محمد، أ.ج. (نوفمبر 2012). "تطبيق منهج جديد لتحويل ضغط الصوت إلى ترميز نصي عبر تقنية هجينة" (ملف PDF) . المجلة الدولية لقضايا علوم الحاسوب . 9 (6، العدد 3): 53-59 . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 20 مارس 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مارس 2013 .
  3. ↑ بوجار، جيه إتش؛ كادلاسكار، إل إم (مايو 2010). "طريقة جديدة لضغط الصور وفك ضغطها دون فقدان البيانات باستخدام تقنيات ترميز هوفمان" (ملف PDF) . مجلة تكنولوجيا المعلومات النظرية والتطبيقية . 15 (1): 18-23 . مؤرشف (ملف PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 24-05-2010.
  4. ↑ سالومون، ديفيد (2008). مقدمة موجزة لضغط البيانات . برلين: سبرينغر. ISBN 9781848000728.
  5. ↑ تانك، إم كيه (2011). "تطبيق خوارزمية ليمبل-زيف للضغط غير الفاقد للبيانات باستخدام لغة VHDL". Thinkquest 2010: وقائع المؤتمر الدولي الأول حول آفاق تكنولوجيا الحوسبة . برلين: سبرينغر. ص 275-283 . doi : 10.1007/978-81-8489-989-4_51 . ISBN  978-81-8489-988-7.
  6. ↑ نافقي، سعود؛ نقوي، ر.؛ رياض، ر. أ.؛ صديقي، ف. (أبريل 2011). "تصميم RTL مُحسَّن وتنفيذ خوارزمية LZW لتطبيقات النطاق الترددي العالي" (ملف PDF) . مجلة Electrical Review . 2011 (4): 279-285 . مؤرشف (ملف PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 20 مايو 2013.
  7. ↑ إدارة المستندات - تنسيق المستندات المحمولة - الجزء 1: PDF1.7 ( الطبعة الأولى). شركة أدوبي سيستمز. 1 يوليو 2008. 
  8. ↑ ستيفن، وولفرام (2002). نوع جديد من العلوم . شامبين، إلينوي: وولفرام ميديا. ص 1069. ISBN  1-57955-008-8أُرشف من المصدر الأصلي بتاريخ 31 يوليو 2021. تم الاطلاع عليه بتاريخ 1 مارس 2021 .
  9. لين ، توم. " أسئلة وأجوبة حول ضغط صور JPEG، الجزء الأول" . أرشيف الأسئلة والأجوبة على الإنترنت . مجموعة JPEG المستقلة. مؤرشف من الأصل في 10 نوفمبر 2010. تم الاطلاع عليه في 6 مارس 2013 .
  10. ↑ سوليفان، جي جي ؛ جيه-آر. أوم؛ دبليو-جيه. هان؛ تي. ويغاند (ديسمبر 2012). "نظرة عامة على معيار ترميز الفيديو عالي الكفاءة (HEVC)". معاملات IEEE في الدوائر والأنظمة لتكنولوجيا الفيديو . 22 (12). IEEE : 1649-1668 . Bibcode : 2012ITCSV..22.1649S . doi : 10.1109/TCSVT.2012.2221191 . S2CID 64404 . 
  11. ↑ "كيفية اختيار إعدادات الأرشفة المثلى - WinRAR" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 15 أغسطس 2021. تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 نوفمبر 2021 .
  12. ↑ "مفتاح (ضبط طريقة الضغط) - 7zip" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 2022-04-09 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2021-11-07 .
  13. ↑ وولفرام، ستيفن (2002). نوع جديد من العلوم . وولفرام ميديا، إنك . ص 1069. ISBN  978-1-57955-008-0.
  14. ↑ أركانجيل، كوري. "حول الضغط" (ملف PDF) . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 28 يوليو 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مارس 2013 .
  15. أحمد ، ناصر (يناير 1991). "كيف توصلتُ إلى تحويل جيب التمام المنفصل" . معالجة الإشارات الرقمية . 1 (1): 4-5 . رمز Bibcode : 1991DSP.....1....4A . doi : 10.1016/1051-2004(91)90086-Z . مؤرشف من الأصل بتاريخ 10 يونيو 2016. تم الاطلاع عليه بتاريخ 20 سبتمبر 2019 .
  16. 1 2 3 ناصر أحمد ؛ ت. ناتاراجان؛ كاميسيتي راماموهان راو (يناير 1974). "تحويل جيب التمام المنفصل" (ملف PDF) . معاملات IEEE في الحوسبة . C-23 (1): 90-93 . Bibcode : 1974ITCmp.100...90A . doi : 10.1109/TC.1974.223784 . S2CID 149806273. مؤرشف (PDF) من الأصل بتاريخ 2016-12-08. 
  17. ↑ مجموعة دراسة CCITT الثامنة ومجموعة خبراء التصوير الفوتوغرافي المشتركة (JPEG) التابعة للجنة الفنية المشتركة 1/اللجنة الفرعية 29/مجموعة العمل 10 التابعة للجنة ISO/IEC (1993)، "الملحق د - الترميز الحسابي"، التوصية T.81: الضغط الرقمي وترميز الصور الثابتة ذات التدرج اللوني المستمر - المتطلبات والإرشادات (ملف PDF) ، الصفحات 54 وما بعدها، مؤرشفة (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 30-12-2019 ، تم استرجاعها بتاريخ 07-11-2009 
  18. ↑ ماراك، لازلو. "حول ضغط الصور" (ملف PDF) . جامعة مارن لا فالي. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 28 مايو 2015. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مارس 2013 .
  19. ↑ ماهوني، مات. "أساس منطقي لمعيار ضغط النصوص الكبيرة" . معهد فلوريدا للتكنولوجيا. مؤرشف من الأصل في 18 أغسطس 2006. تم الاطلاع عليه في 5 مارس 2013 .
  20. ↑ شميلوفيتشي أ.؛ كاهيري ي.؛ بن غال إ.؛ هاوزر س. (2009). "قياس كفاءة سوق الفوركس اليومي باستخدام خوارزمية ضغط بيانات شاملة" ( ملف PDF) . الاقتصاد الحسابي . 33 (2): 131-154 . CiteSeerX 10.1.1.627.3751 . doi : 10.1007/s10614-008-9153-3 . S2CID 17234503. مؤرشف (ملف PDF) من النسخة الأصلية بتاريخ 9 يوليو 2009.  
  21. ↑ بن غال، إ. (2008). "حول استخدام مقاييس ضغط البيانات لتحليل التصاميم القوية" (ملف PDF) . معاملات IEEE في الموثوقية . 54 (3): 381-388 . doi : 10.1109/TR.2005.853280 . S2CID 9376086. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 26-09-2020 . تم الاسترجاع بتاريخ 06-04-2016 . 
  22. ↑ د. سكولي؛ كارلا إي. برودلي (2006). "الضغط والتعلم الآلي: منظور جديد لمتجهات فضاء الميزات". مؤتمر ضغط البيانات (DCC'06) . ص 332. doi : 10.1109/DCC.2006.13 . ISBN  0-7695-2545-8. S2CID 12311412 . 
  23. ↑ غاري أدكوك (5 يناير 2023). "ما هو ضغط الفيديو بالذكاء الاصطناعي؟" . massive.io . مؤرشف من الأصل في 6 أبريل 2023. تم الاطلاع عليه في 6 أبريل 2023 .
  24. ^ منتزر، فابيان. توديريسي، جورج؛ تشانين، مايكل. أغوستسون ، إيريكور (2020). “ضغط الصور التوليدي عالي الدقة”. أرخايف : 2006.09965 [ eess.IV ].
  25. ↑ "ما هو التعلّم غير الموجّه؟ | آي بي إم" . www.ibm.com . 23 سبتمبر 2021. مؤرشف من الأصل بتاريخ 5 فبراير 2024. تم الاطلاع عليه بتاريخ 5 فبراير 2024 .
  26. ↑ "التجميع التفاضلي الخاص لمجموعات البيانات واسعة النطاق" . blog.research.google . 2023-05-25. مؤرشف من الأصل في 2024-03-16 . تم الاسترجاع في 2024-03-16 .
  27. ↑ إدواردز، بنج (28 سبتمبر 2023). "دراسة: نماذج اللغة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتفوق على PNG وFLAC في الضغط غير الفاقد للبيانات" . آرس تكنيكا . مؤرشف من الأصل في 7 مارس 2024. تم الاطلاع عليه في 7 مارس 2024 .
  28. ^ ديليتانج، جريجوار. روس، أنيان. دوكوين، بول أمبرواز؛ كات، إليوت. جينيوين، تيم؛ ماترن، كريستوفر؛ جراو مويا، جوردي؛ لي كيفن وينليانغ؛ أيتشيسون، ماثيو. أورسو، لوران؛ هوتر، ماركوس. فينيس، جويل (2023). “نمذجة اللغة هي الضغط”. أرخايف : 2309.10668 [ cs.LG ].
  29. ↑ كورن، د.؛ وآخرون . (يوليو 2002). "RFC 3284: تنسيق بيانات التفاضل والضغط العام VCDIFF" . فريق عمل هندسة الإنترنت. مؤرشف من الأصل في 2 مايو 2019. تم الاسترجاع في 5 مارس 2013 . 
  30. ↑ كورن، دي جي؛ فو، كي بي (1995). ب. كريشنامورثي (محرر). Vdelta: التفاضل والضغط . برمجيات يونكس عملية قابلة لإعادة الاستخدام. نيويورك: جون وايلي وأولاده، المحدودة.
  31. ↑ كلود إلوود شانون (1948). ألكاتيل-لوسنت (محرر). "نظرية رياضية للاتصالات" (ملف PDF) . مجلة بيل سيستم التقنية . 27 ( 3-4 ): 379-423 ، 623-656 . Bibcode : 1948BSTJ...27..379S . doi : 10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x . hdl : 11858/00-001M-0000-002C-4314-2 . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 24-05-2011 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 21-04-2019 .
  32. ↑ ديفيد ألبرت هوفمان (سبتمبر 1952)، "طريقة لإنشاء رموز الحد الأدنى من التكرار" (ملف PDF) ، وقائع معهد مهندسي الراديو ، المجلد 40، العدد 9، الصفحات 1098-1101 ، رمز Bibcode : 1952PIRE...40.1098H ، doi : 10.1109/JRPROC.1952.273898 ، مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 2005-10-08   
  33. ↑ برات، دبليو كيه؛ كين، جيه؛ أندروز، إتش سي (1969). "ترميز الصور بتحويل هادامارد". وقائع معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 57 (1): 58-68 . رمز Bibcode : 1969IEEEP..57...58P . doi : 10.1109/PROC.1969.6869 .
  34. ↑ "T.81 - الضغط الرقمي وتشفير الصور الثابتة ذات النغمات المتواصلة - المتطلبات والإرشادات" (ملف PDF) . CCITT . سبتمبر 1992. مؤرشف (ملف PDF) من الأصل في 30 ديسمبر 2019. تم الاطلاع عليه في 12 يوليو 2019 .
  35. ↑ "شرح تنسيق صور JPEG" . BT.com . مجموعة BT . 31 مايو 2018. مؤرشف من الأصل في 5 أغسطس 2019. تم الاطلاع عليه في 5 أغسطس 2019 .
  36. ↑ بارانيوك، كريس (15 أكتوبر 2015). "قد تُطبّق حماية حقوق النسخ على صور JPEG" . بي بي سي نيوز . بي بي سي . مؤرشف من الأصل في 9 أكتوبر 2019. تم الاطلاع عليه في 13 سبتمبر 2019 .
  37. ↑ كابلان، بول (24 سبتمبر 2013). "ما هو ملف JPEG؟ الشيء غير المرئي الذي تراه كل يوم" . مجلة ذا أتلانتيك . مؤرشف من الأصل في 9 أكتوبر 2019. تم الاطلاع عليه في 13 سبتمبر 2019 .
  38. ↑ "جدل صور GIF: منظور مطور برامج" . 27 يناير 1995. مؤرشف من الأصل في 23 أغسطس 2016. تم الاطلاع عليه في 26 مايو 2015 .
  39. ↑ دويتش، ل. بيتر (مايو 1996). مواصفات تنسيق البيانات المضغوطة DEFLATE، الإصدار 1.3 . IETF . ص 1. ملخص. doi : 10.17487 /RFC1951 . RFC 1951. تاريخ الاسترجاع: 23 أبريل 2014 .   
  40. ↑ هوفمان، روي (2012). ضغط البيانات في الأنظمة الرقمية . سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا . ص 124. ISBN  9781461560319باختصار ، يُعدّ ترميز المويجات نوعًا مُعدَّلًا من ترميز التحويل القائم على تحويل جيب التمام المنفصل (DCT)، حيث يُقلِّل أو يُزيل بعض قيوده. (...) ومن مزاياه الأخرى أنه بدلًا من التعامل مع كتل بكسل بحجم 8 × 8، كما هو الحال في JPEG وتقنيات DCT الأخرى القائمة على الكتل، يُمكن لترميز المويجات ضغط الصورة بأكملها في آنٍ واحد.
  41. ↑ تاوبمان، ديفيد؛ مارسيلين، مايكل (2012). أساسيات ومعايير وممارسات ضغط الصور JPEG2000: أساسيات ومعايير وممارسات ضغط الصور . سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا . ISBN 9781461507994.
  42. ↑ أونزر، م.؛ بلو، ت. (2003). " الخصائص الرياضية لمرشحات الموجات الصغيرة JPEG2000" . معاملات IEEE في معالجة الصور . 12 (9): 1080-1090 . رمز Bibcode : 2003ITIP...12.1080U . doi : 10.1109/TIP.2003.812329 . PMID 18237979. S2CID 2765169. مؤرشف من الأصل في 27-06-2020 . تم الاسترجاع في 06-06-2020 .  
  43. ↑ سوليفان، غاري (8-12 ديسمبر 2003). "الخصائص العامة واعتبارات التصميم لترميز الفيديو الزمني الفرعي" . الاتحاد الدولي للاتصالات - تقييس الاتصالات . مجموعة خبراء ترميز الفيديو . مؤرشف من الأصل في 6 مارس 2023. تم الاطلاع عليه في 13 سبتمبر 2019 .
  44. ↑ بوفيك، آلان سي. (2009). الدليل الأساسي لمعالجة الفيديو . دار النشر الأكاديمية . ص 355. ISBN  9780080922508.
  45. ↑ شوارتز، تشارلز س. (2005). فهم السينما الرقمية: دليل احترافي . تايلور وفرانسيس . ص 147. ISBN  9780240806174.
  46. ↑ كونينغهام، ستيوارت؛ ماكغريغور، إيان (2019). "التقييم الذاتي للموسيقى المضغوطة باستخدام برنامج ترميز ACER مقارنةً بـ AAC وMP3 وPCM غير المضغوط" . المجلة الدولية للبث الرقمي متعدد الوسائط . 2019 : 1-16 . doi : 10.1155/2019/8265301 .
  47. ↑ يمكن لجهاز تسجيل الكلام الرقمي Olympus WS-120، وفقًا لدليله، تخزين حوالي 178 ساعة من الصوت بجودة الكلام بتنسيق .WMA في ذاكرة فلاش بسعة 500 ميجابايت.
  48. ↑ كولسون، جوش. "مقارنة ملفات FLAC" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 15 أغسطس 2020. تم الاطلاع عليه بتاريخ 23 أغسطس 2020 .
  49. ↑ "نظرة عامة على التنسيق" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 21-02-2020 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 23-08-2020 .
  50. 1 2 جايسوال، RC (2009). هندسة الصوت والفيديو . بيون، ماهاراشترا: نيرالي براكاشان. ص. 3.41. رقم ISBN  9788190639675.
  51. 1 2 3 فاكسين يو ؛ هاو لو؛ زيمينغ لو (2010). تحليل ومعالجة النماذج ثلاثية الأبعاد . برلين: سبرينغر. ص 47. ISBN  9783642126512.
  52. ↑ براءة الاختراع الأمريكية رقم 2605361 ، سي. تشابين كاتلر، "التكميم التفاضلي لإشارات الاتصال"، الصادرة بتاريخ 29 يوليو 1952 
  53. ↑ كوميسكي، ب.؛ جايانت، ن. س.؛ فلانغان، ج. ل. (1973). "التكميم التكيفي في ترميز PCM التفاضلي للكلام". مجلة بيل سيستم التقنية . 52 (7): 1105-1118 . Bibcode : 1973BSTJ...52.1105C . doi : 10.1002/j.1538-7305.1973.tb02007.x .
  54. ↑ كوميسكي، ب.؛ جايانت، نيكيل س.؛ فلانغان، ج. ل. (1973). "التكميم التكيفي في ترميز PCM التفاضلي للكلام". مجلة بيل سيستم التقنية . 52 (7): 1105-1118 . Bibcode : 1973BSTJ...52.1105C . doi : 10.1002/j.1538-7305.1973.tb02007.x . ISSN 0005-8580 . 
  55. 1 2 3 شرودر، مانفريد ر. (2014). "مختبرات بيل" . الصوتيات والمعلومات والاتصالات: مجلد تذكاري تكريمًا لمانفريد ر. شرودر . سبرينغر. ص 388. ISBN  9783319056609.
  56. ↑ غراي، روبرت م. (2010). "تاريخ الكلام الرقمي في الوقت الحقيقي على شبكات الحزم: الجزء الثاني من الترميز التنبؤي الخطي وبروتوكول الإنترنت" (ملف PDF) . أسس واتجاهات معالجة الإشارات . 3 (4): 203-303 . doi : 10.1561/2000000036 . ISSN 1932-8346 . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 2010-07-04. 
  57. ↑ جوكيرت، جون (ربيع 2012). "استخدام تحويل فورييه السريع وتحويل جيب التمام متعدد المستويات في ضغط الصوت بصيغة MP3" (ملف PDF) . جامعة يوتا . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 24 يناير 2014. تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 يوليو 2019 .
  58. ↑ لو، فا-لونغ (2008). معايير البث متعدد الوسائط عبر الأجهزة المحمولة: التكنولوجيا والممارسة . سبرينغر ساينس آند بيزنس ميديا . ص 590. ISBN  9780387782638.
  59. ↑ بريتاناك، ف. (2011). "حول خصائص وعلاقات وتنفيذ مبسط لبنوك المرشحات في معايير ترميز الصوت Dolby Digital (Plus) AC-3". معاملات IEEE في معالجة الصوت والكلام واللغة . 19 (5): 1231-1241 . Bibcode : 2011ITASL..19.1231B . doi : 10.1109/TASL.2010.2087755 . S2CID 897622 . 
  60. ↑ براندنبورغ، كارلهاينز (1999). "شرح MP3 وAAC" (ملف PDF) . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 13 فبراير 2017.
  61. ↑ برينسن، ج.؛ جونسون، أ.؛ برادلي، أ. (1987). "ترميز النطاق الفرعي/التحويل باستخدام تصميمات بنك المرشحات القائمة على إلغاء التداخل في المجال الزمني". المؤتمر الدولي لهندسة الصوت والكلام ومعالجة الإشارات (ICASSP '87). المجلد 12. الصفحات 2161-2164 . doi : 10.1109/ICASSP.1987.1169405 . S2CID 58446992 .   
  62. ↑ برينسن، ج.؛ برادلي، أ. (1986). "تصميم بنك مرشحات التحليل/التوليف بناءً على إلغاء التداخل في المجال الزمني". معاملات IEEE في الصوتيات والكلام ومعالجة الإشارات . 34 (5): 1153-1161 . Bibcode : 1986ITASS..34.1153P . doi : 10.1109/TASSP.1986.1164954 .
  63. ^ “ريكاردو ساميتباند، صحيفة لا ناسيون “Historia de un pionero en audio digital digital”( بالإسبانية). مؤرشف من الأصل بتاريخ 4 يونيو 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 3 يونيو 2023 .
  64. ↑ «ملخص لبعض إسهامات سوليداين في هندسة البث» . نبذة تاريخية عن سوليداين . بوينس آيرس: سوليداين. مؤرشف من الأصل في 8 مارس 2013. تم الاطلاع عليه في 6 مارس 2013 .
  65. ↑ "إعلان أوديكوم، مجلة جمعية هندسة الصوت، يوليو-أغسطس 1992، المجلد 40، العدد 7/8، الصفحة 647" . مؤرشف من الأصل بتاريخ 3 يونيو 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 3 يونيو 2023 .
  66. ↑ "خيارات ضغط الملفات" . دليل موجز لضغط الملفات بأربع طرق مختلفة . ١٧ فبراير ٢٠١٧. مؤرشف من الأصل في ١٣ مارس ٢٠١٨. تم الاطلاع عليه في ١٣ مارس ٢٠١٨ .
  67. ↑ فاتولين، ديمتري؛ وآخرون (مجموعة الفيديو في مختبر الرسومات والوسائط) (مارس 2007). مقارنة برامج ترميز الفيديو بدون فقدان الجودة 2007 (ملف PDF) (تقرير). جامعة موسكو الحكومية. مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 15 مايو 2008. 
  68. ↑ تشين، جي؛ كوك، أوت-فا؛ ليو، كي جيه راي (2001). تصميم أنظمة ترميز الفيديو الرقمي: منهج كامل للمجال المضغوط . مطبعة سي آر سي . ص 71. ISBN  9780203904183.
  69. ↑ لي، جيان بينغ (2006). وقائع المؤتمر الدولي للحاسوب 2006 حول تقنية الوسائط النشطة للمويجات ومعالجة المعلومات: تشونغتشينغ، الصين، 29-31 أغسطس 2006. وورلد ساينتيفيك . ص 847. ISBN  9789812709998.
  70. ↑ "ترميز الفيديو" . موقع مركز معالجة الإشارات والمعلومات (CSIP) . معهد جورجيا للتكنولوجيا. مؤرشف من الأصل بتاريخ 23 مايو 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 مارس 2013 .
  71. ↑ روبنسون، أ.هـ؛ تشيري، س. (1967). "نتائج نموذج أولي لنظام ضغط عرض النطاق الترددي للتلفزيون". وقائع معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 55 (3). معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات : 356-364 . رمز Bibcode : 1967IEEEP..55..356R . doi : 10.1109/PROC.1967.5493 .
  72. 1 2 غانباري، محمد (2003). برامج الترميز القياسية: من ضغط الصور إلى ترميز الفيديو المتقدم . مؤسسة الهندسة والتكنولوجيا . ص 1-2 . ISBN  9780852967102.
  73. ↑ ريدر، كليف (31 أغسطس/آب 2016). "نظرة عامة على براءات اختراع ترميز الفيديو المجاني" . في: تيشير، أندرو ج. (محرر). تطبيقات معالجة الصور الرقمية XXXIX . المجلد 9971. سان دييغو، كاليفورنيا: جمعية مهندسي الأجهزة الكهروضوئية. ص 99711ب. رمز Bibcode : 2016SPIE.9971E..1BR . doi : 10.1117/12.2239493 . مؤرشف من الأصل بتاريخ 8 ديسمبر/كانون الأول 2016.  تسجيل المحاضرة، من الدقيقة 3:05:10.
  74. 1 2 3 4 "تاريخ تنسيقات ملفات الفيديو - رسم بياني - RealPlayer" . 22 أبريل 2012. مؤرشف من الأصل في 29 يونيو 2018. تم الاطلاع عليه في 12 يوليو 2019 .
  75. ↑ "بيان براءة الاختراع المسجل برقم H261-07" . الاتحاد الدولي للاتصالات . مؤرشف من الأصل بتاريخ 14 أكتوبر 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 يوليو 2019 .
  76. ↑ "قائمة براءات اختراع MPEG-2" (ملف PDF) . MPEG LA . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 29 مايو 2019. تم الاطلاع عليه بتاريخ 7 يوليو 2019 .
  77. ↑ "قائمة براءات اختراع MPEG-4 المرئية" (ملف PDF) . MPEG LA . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 6 يوليو 2019. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 يوليو 2019 .
  78. ↑ "قائمة براءات اختراع AVC/H.264" (ملف PDF) . MPEG LA . مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 25 يناير 2023. تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 يوليو 2019 .
  79. ↑ أرتامونوفا، ماريا (2025-10-01). "AV1 مقابل H.264: أي برنامج ترميز يجب أن تختار لتطبيق فيديو في عام 2026؟" . تم الاسترجاع في 2026-05-20 .
  80. ↑ تشاندرا ب، بادر جيه إس، إلهايك إي (27 يوليو 2012). "HapZipper: أصبح تبادل مجموعات HapMap أسهل" . مجلة أبحاث الأحماض النووية . 40 (20): e159. doi : 10.1093/nar/ gks709 . PMC 3488212. PMID 22844100 .  
  81. ↑ كريستلي إس، لو واي، لي سي، شي إكس (15 يناير 2009). "الجينومات البشرية كمرفقات بريد إلكتروني" . المعلوماتية الحيوية . 25 (2): 274-275 . doi : 10.1093/bioinformatics/btn582 . PMID 18996942 . 
  82. ↑ بافليتشين دي إس، وايس مان تي، يونا جي (سبتمبر 2013). "الجينوم البشري ينكمش مرة أخرى" . المعلوماتية الحيوية . 29 (17): 2199-2202 . doi : 10.1093/bioinformatics/btt362 . PMID 23793748 . 
  83. ↑ حسيني، مرتضى. براتاس، ديوغو؛ بينهو، أرماندو (2016). "مسح حول طرق ضغط البيانات للتسلسلات البيولوجية" . معلومة . 7 (4): 56. دوى : 10.3390/info7040056 .
  84. ↑ "ضغط البيانات عبر توليف المنطق" (ملف PDF) . مؤرشف (ملف PDF) من الأصل بتاريخ 18 أغسطس 2017. تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 أبريل 2019 .
  85. ↑ هيلبرت، مارتن؛ لوبيز، بريسيلا (1 أبريل 2011). "القدرة التكنولوجية العالمية على تخزين المعلومات ونقلها ومعالجتها" . مجلة ساينس . 332 (6025): 60-65 . Bibcode : 2011Sci...332...60H . doi : 10.1126/science.1200970 . PMID 21310967. S2CID 206531385 .