protocls (Классификация модемных протоколов), страница 8

2016-07-31СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Классификация модемных протоколов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из , которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "рефераты, доклады и презентации", в предмете "информатика, программирование" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "protocls"

Текст 8 страницы из документа "protocls"

Блок защиты от ошибок предназначен для управления процедурами исправления ошибок. Именно он и реализует протокол связи LAPM.

Р
екомендация V.42 регламентирует также цепи интерфейса V.24, задействованные в процессе работы модемов по протоколу V.42 (рис. 4.3).



Рис. 4.2. Функции DCE согласно V.42






Рис. 4.3. Цепи, работающие при защите от ошибок, где TD — передаваемые данные; RD — принимаемые данные; TDC — синхронизация передаваемых данных; RDC — синхронизация принимаемых данных; RTS — запрос передачи; RFS — готовность к передаче; RSD — детектор принимаемого линейного сигнала из канала данных.







































5 ПРОТОКОЛЫ СЖАТИЯ ДАННЫХ

5.1. Основные методы сжатия

Как известно, применение сжатия данных позволяет более эффективно использовать емкость дисковой памяти. Не менее полезно применение сжатия при передачи информации в любых системах связи. В последнем случае появляется возможность передавать значительно меньшие (как правило, в несколько раз) объемы данных и, следовательно, требуются значительно меньшие ресурсы пропускной способности каналов для передачи той же самой информации. Выигрыш может выражаться в сокращении времени занятия канала и, соответственно, в значительной экономии арендной платы.

Н
аучной предпосылкой возможности сжатия данных выступает известная из теории информации теорема кодирования для канала без помех, опубликованная в конце 40-х годов в статье Клода Шеннона "Математическая теория связи". Теорема утверждает, что в канале связи без помех можно так преобразовать последовательность символов источника (в нашем случае DTE) в последовательность символов кода, что средняя длина символов кода может быть сколь угодно близка к энтропии источника сообщений Н(Х), определяемой как:

где p(xi) — вероятность появления конкретного сообщения xi из N возможных символов алфавита источника. Число N называют объемом алфавита источника.

Энтропия источника Н(Х) выступает количественной мерой разнообразия выдаваемых источником сообщений и является его основной характеристикой. Чем выше разнообразие алфавита Х сообщений и порядка их появления, тем больше энтропия Н(Х) и тем сложнее эту последовательность сообщений сжать. Энтропия источника максимальна, если априорные вероятности сообщений и вероятности их выдачи являются равными между собой. С другой стороны, Н(Х)=0, если одно из сообщений выдается постоянно, а появление других сообщений невозможно.

Единицей измерения энтропии является бит. 1 бит — это та неопределенность, которую имеет источник с равновероятной выдачей двух возможных сообщений, обычно символов "0" и "1".

Энтропия Н(Х) определяет среднее число двоичных знаков, необходимых для кодирования исходных символов (сообщений) источника. Так, если исходными символами являются русские буквы (N=32=2 ) и они передаются равновероятно и независимо, то Н(Х)=5 бит. Каждую буквы можно закодировать последовательностью из пяти двоичных символов, поскольку существуют 32 такие последовательности. Однако можно обойтись и меньшим числом символов на букву. Известно, что для русского литературного текста H(Х)=1,5 бит, для стихов Н(Х)=1,0 бит, а для текстов телеграмм Н(Х)=0,8 бит. Следовательно, возможен способ кодирования в котором в среднем на букву русского текста будет затрачено немногим более 1,5, 1,0 или даже 0,8 двоичных символов.

Если исходные символы передаются не равновероятно и не независимо, то энтропия источника будет ниже своей максимальной величины HMAX(Х)=log2 N. В этом случае возможно более экономное кодирование. При этом на каждый исходный символ в среднем будет затрачено n*= Н(Х) символов кода. Для характеристики достижимой степени сжатия используется коэффициент избыточности RИЗБ = 1—Н(Х)/HMAX(Х). Для характеристики же достигнутой степени сжатия на практике применяют так называемый коэффициент сжатия Кcж. Коэффициент сжатия — это отношение первоначального размера данных к их размеру в сжатом виде, — обычно дается в формате К.сж:1 Путем несложных рассуждений можно получить соотношение RИЗБ ≥1—1 /Kcж.

Известные методы сжатия направлены на снижение избыточности, вызванной как неравной априорной вероятностью символов, так и зависимостью между порядком поступления символов. В первом случае для











кодирования исходных символов используется неравномерный код. Часто появляющиеся символы кодируются более коротким кодом, а менее вероятные (редко встречающиеся) — более длинным кодом.

Устранение избыточности, обусловленной корреляцией между символами, основано на переходе от кодирования отдельных символов к кодированию групп этих символов. За счет этого происходит укрупнение алфавита источника, так как число N тоже растет. Общая избыточность при укрупнении алфавита не изменяется. Однако уменьшение избыточности, обусловленной взаимными связями символов, сопровождается соответствующим возрастанием избыточности, обусловленной неравномерностью появления различных групп символов, то есть символов нового укрупненного алфавита. Происходит как бы конвертация одного вида избыточности в другой.

Таким образом, процесс устранения избыточности источника сообщений сводится к двум операциям — декорреляции (укрупнению алфавита) и кодированию оптимальным неравномерным кодом.

Сжатие бывает с потерями и без потерь. Потери допустимы при сжатии (и восстановлении) некоторых специфических видов данных, таких как видео и аудиоинформация. По мере развития рынка видеопродукции и систем мультимедиа все большую популярность приобретает метод сжатия с потерями MPEG 2 (Motion Pictures Expert Group), обеспечивающий коэффициент сжатия до 20:1. Если восстановленные данные совпадают с данными, которые были до сжатия, то имеем дело со сжатием без потерь. Именно такого рода методы сжатия применяются при передаче информации в СПД.

На сегодняшний день существует множество различных алгоритмов сжатия данных без потерь, подразделяющихся на несколько основных групп.

Кодирование повторов (Run-Length Encoding, RLE).

Этот метод является одним из старейших и наиболее простым. Он применяется в основном для сжатия графических файлов. Самым распространенным графическим форматом, использующим этот тип сжатия, является формат PCX. Один из вариантов метода RLE предусматривает замену последовательности повторяющихся символов на строку, содержащую этот символ, и число, соответствующее количеству его повторений. Применение метода кодирования повторов для сжатия текстовых или исполняемых (*.ехе, *.соm) файлов оказывается неэффективным. Поэтому в современных системах связи алгоритм RLE практически не используется.

Вероятностные методы сжатия

В основе вероятностных методов сжатия (алгоритмов Шеннона-Фано (Shannon Fano) и Хаффмена (Huffman)) лежит идея построения "дерева", положение символа на "ветвях" которого определяется частотой его появления. Каждому символу присваивается код, длина которого обратно пропорциональна частоте появления этого символа. Существуют две разновидности вероятностных методов, различающих способом определения вероятности появления каждого символа:

  • статические (static) методы, использующие фиксированную таблицу частоты появления символов, рассчитываемую перед началом процесса сжатия;

  • динамические (dinamic) или адаптивные (adaptive) методы, в которых частота появления символов все время меняется и по мере считывания нового блока данных происходит перерасчет начальных значений частот.

Статические методы характеризуются хорошим быстродействием и не требуют значительных ресурсов оперативной памяти. Они нашли широкое применение в многочисленных программах-архиваторах, например ARC, PKZIP и др., но для сжатия передаваемых модемами данных используются редко — предпочтение отдается арифметическому кодированию и методу словарей, обеспечивающим большую степень сжатия.

Арифметические методы

Принципы арифметического кодирования были разработаны в конце 70-х годов В результате арифметического кодирования строка символов заменяется действительным числом больше нуля и меньше единицы. Арифметическое кодирование позволяет обеспечить высокую степень сжатия, особенно в случаях, когда сжимаются данные, где частота появления различных символов сильно варьируется. Однако сама процедура арифметического кодирования требует мощных вычислительных ресурсов, и до недавнего времени этот метод мало применялся при сжатии передаваемых данных из-за медленной работы алгоритма. Лишь появление мощных процессоров, особенно с RISC-архитектурой, позволило создать эффективные устройства арифметического сжатия данных.

Метод словарей

Алгоритм, положенный в основу метода словарей, был впервые описан в работах израильских исследователей Якоба Зива и Абрахама Лемпеля, которые впервые опубликовали его в 1977 г. В последующем алгоритм был назван Lempel-Ziv, или сокращенно LZ. На сегодняшний день LZ-алгоритм и его модификации получили наиболее широкое распространение, по сравнению с другими методами сжатия. В его основе лежит идея замены наиболее часто встречающихся последовательностей символов (строк) в передаваемом потоке ссылками на "образцы", хранящиеся в специально создаваемой таблице (словаре). Алгоритм основывается на том, что по потоку данных движется скользящее "окно", состоящее из двух частей. В большей по объему части содержатся уже обработанные данные, а в меньшей помещается информация, прочитанная по мере ее просмотра. Во время считывания каждой новой порции информации происходит проверка, и если оказывается, что такая строка уже помещена в словарь ранее, то она заменяется ссылкой на нее.

Большое число модификаций метода LZ — LZW, LZ77, LZSS и др. — применяются для различных целей, Так, методы LZW и BTLZ (British Telecom Lempel-Ziv) применяются для сжатия данных по протоколу V.42bis, LZ77 — в утилитах Stasker и DoudleSpase, а также во многих других системах программного и аппаратного сжатия.

5.2. Сжатие данных в протоколах MNP

Расширяемость MNP при сохранении совместимости с существующими реализациями ярко продемонстрирована в его поддержке Рекомендации ITU-T V.42bis.

В процессе установления соединения передатчик и приемник "оговаривают" использование сжатия данных в процессе. Это выполняется с помощью параметра 9 или 14 блока PDU LR. Параметр 9, который специфицирует сжатие данных MNP5 или MNP7, был расширен, чтобы обеспечить "краткую" форму спецификации V.42bis. Параметр 14 является новым параметром, применяемым для детализации особенностей V.42bis, используемого в данном канале.

Если существует возможность поддерживать MNP5 и (или) MNP7 и V.42bis, передатчик может включить как параметр 9 (сжатие MNP), так и параметр 14 (сжатие V.42bis). Ответственность за выбор типа сжатия данных, который будет использоваться, в этом случае несет приемник. Он возвращает PDU LR, который указывает выбранный тип сжатия данных. Если передатчик и приемник поддерживают несколько методов сжатия, то приемник делает свой выбор в соответствии со следующим приоритетом.

Приемник не включает информацию о поддержке V.42bis в свой PDU LR, если он не принял запрос на V.42bis в LR от передатчика. Если передатчик включил такой запрос в свой PDU LR, но не получил подтверждения, он отказывается от использования сжатия по протоколу V.42bis.

Далее рассмотрим особенности реализации сжатия в протоколах MNP.

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5173
Авторов
на СтудИзбе
437
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее