Дослідження методів і алгоритмів оптимального кодування та стиснення даних у комп’ютерних системах - Смірнов, Олексій Сергійович; Smirnov, Oleksiy (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2025)
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. Завданнями кваліфікаційної магістерської роботи є: − провести аналіз сучасних методів і алгоритмів стиснення даних; − дослідити принципи роботи алгоритмів Шеннона–Фано, Хаффмана, RLE, LZ77, LZW та LZ78; − розробити програмне забезпечення для реалізації зазначених алгоритмів; − провести експериментальне порівняння ефективності алгоритмів на різних типах даних. Актуальність дослідження: сучасні комп’ютерні системи опрацьовують величезні обсяги інформації, що зростають з розвитком цифрових технологій, мультимедійних сервісів та мереж передачі даних. Оптимальне кодування та стиснення дозволяють підвищити ефективність зберігання та передавання даних, скоротити витрати на ресурси та забезпечити стабільну роботу інформаційних систем. За результатами дослідження: − проведено теоретичний аналіз алгоритмів стиснення без втрат, описано їх математичні основи та принципи роботи; − розроблено програмне забезпечення для автоматизованого тестування алгоритмів стиснення; − здійснено експериментальне порівняння алгоритмів за показниками коефіцієнта стиснення, часу виконання, швидкості декодування та стабільності результатів; − визначено практичні рекомендації щодо застосування алгоритмів: RLE доцільний для вузькоспеціалізованих даних із великою кількістю повторюваних символів, Шеннона–Фано менш ефективний порівняно з Хаффманом, LZ78 ефективний у поєднанні з Хаффманом, Хаффман показав стабільні результати для різних типів файлів. 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. Одержані результати мають теоретичну та практичну цінність, створюють основу для вдосконалення алгоритмів оптимального кодування та сприяють підвищенню ефективності зберігання, передавання та обробки інформації в сучасних комп’ютерних системах.

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. The tasks of the master’s thesis are: − to analyze modern methods and algorithms for data compression; − to investigate the principles of Shannon–Fano, Huffman, RLE, LZ77, LZW, and LZ78 algorithms; − to develop software for implementing the specified algorithms; − to conduct experimental comparison of the algorithms’ efficiency on different types of data. Relevance of the research: modern computer systems process huge volumes of information that are continuously increasing with the development of digital technologies, multimedia services, and data transmission networks. Optimal coding and compression allow increasing the efficiency of data storage and transmission, reducing resource costs, and ensuring stable operation of information systems. Based on the results of the research: − a theoretical analysis of lossless compression algorithms was conducted, their mathematical foundations and operating principles were described; − software was developed for automated testing of compression algorithms; − experimental comparison of the algorithms was performed according to compression ratio, execution time, decoding speed, and result stability; − practical recommendations for algorithm application were defined: RLE is suitable for highly specialized data with many repeating symbols, Shannon–Fano is less efficient compared to Huffman, LZ78 is effective in combination with Huffman, and Huffman showed stable results for different file types. 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. The obtained results have theoretical and practical value, provide a basis for improving optimal coding algorithms, and contribute to enhancing the efficiency of data storage, transmission, and processing in modern computer systems.
Research of methods and algorithms for optimal coding and data compression in computer systems
Науковий керівник: Соболєв Олександр Вікторович, кандидат технічних наук, доцент кафедри інформаційних технологій та математичного моделювання
Keywords: TECHNOLOGY::Information technology; оптимальне кодування; стиснення даних; алгоритм Шеннона–Фано; алгоритм Хаффмана; RLE; LZ77; LZW; LZ78; комп’ютерні системи; optimal coding; data compression; Shannon–Fano algorithm; Huffman algorithm; computer systems