• 实验一 建立统计压缩方法理论模型


    实验一  建立统计压缩方法理论模型 
    一、实验要求
    1、 用你的计算机上的压缩工具来压缩不同文件。研究原文件的大小和类型对于压缩文件与原文件大小之比的影响。
    2、 从一本通俗杂志中摘录几段文字,并删除所有不会影响理解的文字,实现压缩。例如,在"this is the dog that belong to my friend” 中,删除 is 、the、that和to之后,仍然能传递相同的意思。用被删除的单词数与原文本的总单词数之比来衡量文本中的冗余度。用一本技术期刊中的文字来重复这一实验。对于摘自不同来源的文字,我们能否就其冗余度做出定量论述?
    3、 编写一段程序,从包括26个字母的符号集{a,b,...,z}中随机选择字母,组成100个四字母单词,这些单词中有多少是有意义的?


    二、实验内容
    (这里具体描述相对实验要求的内容细节)
    1、实验基本思路/实验平台,含软硬件
    (如:你使用的是何种工具等等内容)
    2、实验准备知识
    (该实验中涉及到的知识点)
    3、实验的具体实现
    (针对实验要求,具体描述实验的步骤或流程。本实验中第三题请附流程图和程序代码。)

    三、实验结果及分析
    (这里给出实验结果,并分析产出该结果的原因和得到的结论或启示。)

    实验报告:

    实验报告

            姓名:罗丹                  学号:130705010059              专业:数字媒体技术

    一、实验目的

     1.使用压缩工具压缩不同文件,研究原文件的大小和类型对于压缩文件与原文件大小之比的影响。

      2.研究冗余度。

    二、实验内容

      1.实验基本思路/实验平台,含软硬件

       (1)用计算机上的压缩工具来压缩不同文件。研究原文件的大小和类型对于压缩文件与原文件大小之比的影响。

        (2)从一本通俗杂志中摘录几段文字,并删除所有不会影响理解的文字,实现压缩。例如,在"this is the dog that belong to my friend” 中,删除 is 、the、that和to之后,仍然能传递相同的意思。用被删除的单词数与原文本的总单词数之比来衡量文本中的冗余度。用一本技术期刊中的文字来重复这一实验。对于摘自不同来源的文字,就其冗余度做出定量论述。

        (3)编写一段程序,从包括26个字母的符号集{a,b,...,z}中随机选择字母,组成100个四字母单词,探索这些单词中有多少是有意义的。

       2.实验准备知识

         (1)对冗余度等基础概念的理解

         (2)

       3、实验的具体实现(对内容1中设计题设进行具体实现)

          (1)

          (2)

          (3)程序:

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>

    int main()
    {
    int count;
    char Word;
    int i=0,j=0;

    while(j<=99)
    {
         printf("%d ",j+1);
         while(i<=3)
         {
             count=rand()%26;
             Word='a'+count;
             printf("%c",Word);
             i++;
         }
       
         printf(" ");
         i=0;
         j++;
    }


    return 0;
    }

    运行结果:

        

    三、实验结果及分析

         1.观察内容3中(1)得出结论:

          文件进行压缩过后比例明显发生了变化,其中压缩比大概是4:1。其次压缩过后传送速度明显会加快,提高了速度减少了空间占比。

          2.观察内容3中(2)得出结论:

           冗余度是指从安全角度考虑多余的一个量,这个量就是为了保障仪器、设备或某项工作在非正常情况下也能正常运转,通俗的讲是数据的重复度。而冗余度小。数据间的关系采用多链表结构,根据实际测试结果,在响应速度规定的范围内可最大限度地减少各种文件的冗余度。

          3.观察内容3中(3)得出结论:

          

     

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