Дослідження методів і алгоритмів оптимального кодування та стиснення даних у комп’ютерних системах

Abstract

Об’єктом дослідження є процеси кодування та стиснення даних у комп’ютерних системах. Предметом дослідження є методи й алгоритми оптимального кодування та стиснення даних без втрат, а також їх програмна реалізація. Мета кваліфікаційної магістерської роботи полягає у дослідженні, аналізі та порівнянні ефективності класичних алгоритмів оптимального кодування та стиснення даних, а також розробленні програмного забезпечення для їх практичної реалізації. Практична новизна: розроблено програмну систему, що дозволяє досліджувати, аналізувати та порівнювати алгоритми стиснення в єдиному середовищі. Програма придатна для навчальних, наукових та прикладних цілей, забезпечує можливість тестування на текстових, графічних, мультимедійних та виконуваних файлах. Перспективи подальших досліджень полягають у реалізації комбінованих алгоритмів стиснення, застосуванні адаптивних і нейромережних методів, а також оптимізації процесів стиснення для потокової передачі даних у реальному часі та використанні апаратного прискорення та паралельних обчислень для підвищення швидкодії.

The object of research is the processes of coding and data compression in computer systems. The subject of research is the methods and algorithms of optimal coding and lossless data compression, as well as their software implementation. The aim of the master’s thesis is to study, analyze, and compare the efficiency of classical algorithms for optimal coding and data compression, as well as to develop software for their practical implementation. Practical novelty: a software system was developed that allows researching, analyzing, and comparing compression algorithms in a single environment. The program is suitable for educational, scientific, and applied purposes and enables testing on text, graphic, multimedia, and executable files. Prospects for further research include implementing combined compression algorithms, applying adaptive and neural network methods, as well as optimizing compression processes for real-time data streaming and using hardware acceleration and parallel computing to increase performance.