Algoritmo de compresión sin pérdidas bajo el enfoque de Huffman y RLE

Descripción del Articulo

El desarrollo del algoritmo WinMC de compresión sin pérdida fue posible gracias a las técnicas tradicionales para poder comprimir y descomprimir datos sin pérdida bajo el enfoque Huffman y RLE. En el cual se incluyó 500 archivos de imágenes y textos. Los instrumentos de datos fueron: tiempo de compr...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Cortez Arqque, Joel Antony, Mercado Guerrero, Anthony Eric
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/72161
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/72161
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos
Compresión (Informática)
Rendimiento (Medición)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El desarrollo del algoritmo WinMC de compresión sin pérdida fue posible gracias a las técnicas tradicionales para poder comprimir y descomprimir datos sin pérdida bajo el enfoque Huffman y RLE. En el cual se incluyó 500 archivos de imágenes y textos. Los instrumentos de datos fueron: tiempo de compresión, tasa de compresión y tiempo de descompresión. Los resultados obtenidos del algoritmo compresión sin pérdida de WinMC en imágenes y textos fueron: (a) 301.22 ms en compresión de imágenes, (b) 14.97 ms en compresión de textos, (c) 96.484272% de tasa de compresión de imágenes, (d) 58.493174% de tasa de compresión de textos, (e) 191.22 ms en descompresión de imágenes y (f) 11.55 ms en descompresión de textos. Por lo tanto, a obtener diferentes resultados de compresión en imágenes y textos se pudo afirmar que el algoritmo WinMC no tuvo menor tiempo de compresión, no tuvo menor tiempo de descompresión y por lo contrario tuvo menor tasa de compresión en comparación con los algoritmos Huffman y RLE. Por lo tanto, se recomendó proponer investigaciones minuciosas que aborden compresión y descompresión de los algoritmos de compresión sin pérdida considerando nuevos métodos y técnicas, así como el ahorro de espacio, rendimiento en el uso de CPU y optimización del uso de ancho de banda al transmitir datos comprimidos.
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