1. Kompressionsansatz: Entropie-Codierung

Übersicht
 

Erste Ansätze durch Datenkompression erfolgten durch die sogenannte Entropie-Codierung. Dies Codierung betrachtet nicht die Semantik der zu übertragenden Daten. Statt dessen wird lediglich anhand statistischer Annahmen des Datenmaterials eine Kompression durchgeführt.

Bekannte Beispiele für diese Art der Kompression sind:
 

• Lauflängen-Codierung (Run-Length Coding)
• Huffman-Codierung
• Arithmetische Codierung

Die konkrete Funktionsweise dieser Codierungen wird hierbei nicht genauer beschrieben.

Die wichtigste Aussage hierbei jedoch die erreichbare Kompressionsrate bei diesen Codierungen.

In der Regel werden Kompressionsraten von
 

< 1 : 10

erreicht.

Anhand der zuvor ermittelten Werte wird klar, daß diese Kompression nicht eingesetzt werden kann.

Es ergeben sich die folgenden Vor- und Nachteile:
 

Vorteile:
 

• verlustfrei

Die ursprünglichen Daten lassen sich zu 100% aus den komprimierten Daten generieren.

• geringer Aufwand für Codierung/Decodierung

In der Regel benötigen diese Verfahren keinen hohen Aufwand an Speicher und CPU-Belastung.
 

Nachteile:
 

• keine garantierte Kompressionsrate

Dies ist mit Abstand der entschiedenste Nachteil dieser Verfahren. Eine Kompression ist bekanntlich nur dann möglich, wenn das zu komprimierende Datenmaterial dies überhaupt ermöglicht. Dieser Sachverhalt ist auch ohne besondere mathematische Betrachtung schnell einsichtig, denn wäre bei diesen Verfahren eine garantierte Kompression immer möglich, so könnte man durch rekursive Anwendung leicht nachweisen, daß jeder Datenstrom auf 0% reduziert werden könnte. Die Wirklichkeit lehrt jedoch, daß dies natürlich nicht möglich ist.

 
Nächstes Kapitel:
2. Kompressionsansatz: Source(Quell)-Codierung