Je fais des recherches sur les algorithmes de compression (codage Huffman et LZ77) et je me demandais comment j'évaluerais leur efficacité en fonction de l'image d'entrée. Je sais comment ils fonctionnent mais je ne trouve pas d'informations sur leur évaluation (mathématiquement). Merci!Évaluation de l'algorithme de compression
Les compresseurs à usage général (universel) comme LZ77 sont généralement comparés en les testant par rapport à un ensemble standard de sources et en comparant les résultats, voir: http://www.maximumcompression.com/, http://www.maximumcompression.com/data/summary_mf.php, par exemple.
Les compresseurs destinés à des applications spécifiques sont testés par rapport à des ensembles de sources choisis pour être aussi représentatifs que possible.
Pour certaines applications, il est également utile de placer des limites mathématiques sur l'efficacité de compression en termes d'entropie source.
Alors vous ne pouvez pas déduire thins mathématiquement? Avec probabilité, je veux dire –
Mathématiquement, votre taux de compression moyen sur toutes les entrées sera de 1: 1. Par conséquent, vous devez contraindre ces entrées d'une manière ou d'une autre. Peut-être avez-vous un bon modèle mathématique en tête pour construire un mappage de données synthétique aux besoins du monde réel, mais comme ces jeux de données sont utilisés comme Matt le décrit, c'est probablement la meilleure façon de procéder. – sascha
La compression augmente l'entropie du signal d'entrée, ce qui permet d'augmenter sa charge utile. Vous pourriez essayer de générer des fichiers source avec divers entropie et comparer les résultats pour Huffman et LZ77. –