MP3 – это звуковые файлы с компрессией по технологии MPEG, позволяющей обеспечить наилучшее качество звука при минимальном объеме файла. Это достигается учетом особенностей человеческого слуха, в том числе эффекта маскирования слабого сигнала одного диапазона частот более мощным сигналом соседнего диапазона, когда он имеет место, или мощным сигналом предыдущего фрейма, вызывающего временное понижение чувствительности уха к сигналу текущего фрейма. Также учитывается неспособность большинства людей различать сигналы, по мощности лежащие ниже определенного уровня, разного для разных частотных диапазонов. Данный процесс называется адаптивным кодированием и позволяет экономить на наименее значимых с точки зрения восприятия человеком деталях звучания.
Основное преимущество алгоритма Ogg Vorbis в сравнении с другими форматами заключается в существенно лучшем качестве звучания при почти вдвое меньшем объеме записи и одинаковой частоте оцифровки.
Ogg Vorbis – это относительно новый универсальный формат аудиокомпрессии. В сравнении с другими данный алгоритм имеет множество преимуществ. Ogg Vorbis принадлежит к тому же типу форматов аудиосжатия, что и МР3, AAC, VQF, PAC, QDesign AIFF и WMA, то есть к форматам сжатия с потерями. Психоакустическая модель, используемая в Ogg Vorbis по принципам действия близка к МР3 и подобным ему, но и только – математическая обработка и практическая реализация этой модели в корне отличается, что существенно влияет на качество звучания.
Первыми для архивации изображений стали применяться привычные алгоритмы, те, что использовались и используются в системах резервного копирования, при создании дистрибутивов и т.п. Эти алгоритмы архивировали информацию без изменений. Однако основной тенденцией в последнее время стало использование новых классов изображений. Старые алгоритмы перестали удовлетворять требованиям, предъявляемым к архивации. Многие изображения практически не сжимались, хотя «на взгляд» обладали явной избыточностью. Это привело к созданию нового типа алгоритмов – сжимающих с потерей информации. Как правило, коэффициент архивации и, следовательно, степень потерь качества в них можно задавать. При этом достигается компромисс между размером и качеством изображений.
Принцип работы алгоритма JPEG основан на так называемом дискретном косинусном преобразовании (Discrete-Cosine Transform, DCT). Базирующиеся на DCT алгоритмы сжатия всегда осуществляют сжатие данных с потерями, но способны обеспечить довольно высокую степень компрессии при минимальной потере данных.
Фрактальная архивация основана на том, что мы представляем изображение в более компактной форме – с помощью коэффициентов системы итерируемых функций. Каждое преобразование кодируется буквально считанными байтами, в то время как изображение, построенное с их помощью, может занимать и несколько мегабайт.
Английское название рекурсивного сжатия – wavelet. На русский язык оно переводится как волновое сжатие, и как сжатие с использованием всплесков. Этот вид архивации известен довольно давно и напрямую исходит из идеи использования когерентности областей. Ориентирован алгоритм на цветные и черно-белые изображения с плавными переходами. Идеален для картинок типа рентгеновских снимков. Коэффициент сжатия задается и варьируется в пределах 5200. Идея алгоритма заключается в том, что мы сохраняем в файл разницу — число между средними значениями соседних блоков в изображении, которая обычно принимает значения, близкие к 0.
Технология MPEG использует поточное сжатие видео, при котором обрабатывается не каждый кадр по отдельности, а анализируется динамика изменений видеофрагментов, и устраняются избыточные данные. Поскольку в большинстве моментов фон изображения остается достаточно стабильным, а действие происходит только на переднем плане, алгоритм MPEG начинает сжатие с создания исходного (ключевого) кадра. Играя роль опорных при восстановлении остальных изображений, они размещаются последовательно через каждые 10–15 кадров. Только некоторые фрагменты изображений, которые находятся между ними, претерпевают изменения, и именно эта разница сохраняется при сжатии.
Ю.С. Бунин