Wersja z 12:59, 1 wrz 2006

Laboratorium

Zadanie 1

Polecenie

Przygotuj trzy pliki, zawierające tekst w trzech różnych językach: polskim, angielskim i trzecim dowolnie wybranym. Każdy plik powinien zawierać przynajmniej 50000 znaków. Duży wybór tekstów w różnych językach można znaleźć na przykład na stronie Projektu Gutenberg.
Napisz program litery, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie (przekazanej jako parametr wywołania programu) i wypisuje wszystkie symbole występujące w pliku wraz z ich częstością, w formie: A 0.134 <nowa_linia> b 0.126 ... Nie musi poprawnie wypisywać znaków narodowych. Program powinien wypisać też entropię binarną obliczonego rozkładu prawdopodobieństwa. Uruchom program dla trzech przygotowanych wcześniej plików, porównaj otrzymane wyniki.
Napisz program huffman, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie i oblicza kod Huffmana dla rozkładu symboli występujących w tym pliku. Program powinien wypisać otrzymany kod w formie: A 001 <nowa_linia> b 0001010 ...
Napisz program shannon, który oblicza kod Shannona-Fano.
Napisz program kompresuj, który koduje (kompresuje) podany plik tekstowy plik.txt za pomocą kodu Huffmana i Shannona-Fano. Wynik kodowania powinien zostać zapisany do plików plik.huf i plik.sf. Dla ułatwienia można każdy wynikowy bit zapisywać na oddzielnym bajcie, jako znak "0" lub "1".
Uruchom program kompresuj dla trzech przygotowanych plików tekstowych. Dla każdego z nich porównaj następujące wielkości:
- liczbę bitów oryginalnego pliku,
- liczbę znaków "0"/"1" w plikach .huf i .sf,
- entropię rozkładu prawdopodobieństwa symboli w oryginalnym pliku.
  Czy te wielkości zależą od języka kompresowanego tekstu?
Napisz program kompresujbloki, który kompresuje podany plik metodą Huffmana i Shannona-Fano, zastosowanymi do bloków długości 2, 3, 4 lub więcej (tzn. kod jest generowany nie dla pojedynczych symboli, lecz dla par, trójek, czwórek ... sąsiednich symboli). Porównaj efektywność kompresji pojedynczych symboli i bloków, pod względem:
- rozmiaru zakodowanego pliku,
- rozmiaru kodu (aby móc w praktyce wykonać dekompresję, kod musiałby być zapisany razem z zakodowaną informacją),
- złożoności czasowej i pamięciowej algorytmu.

Prowadzący laboratorium może zrezygnować z części zadania, np. z implementacji kodowania Shannona-Fano.

Rozwiązanie

Rozwiązanie zadania powinno zawierać:

wykonywalne programy,
kody źródłowe programów,
pliki tekstowe wykorzystane do eksperymentów,
raport z analizą otrzymanych wyników i odpowiedziami na postawione wyżej pytania.

Pliki źródłowe i raport należy podpisać imieniem i nazwiskiem autora.

Ocenie podlegać będzie poprawność implementacji oraz umiejętność analizy i interpretacji wyników eksperymentalnych. Dodatkowe programy, eksperymenty, komentarze będą mile widziane. Nie będzie natomiast brana pod uwagę efektywność czasowa i pamięciowa programów.

Zadanie 2

Wykonaj następujący eksperyment:

Przygotuj plik dane.txt zawierający tekst w języku naturalnym (polskim lub angielskim) o długości przynajmniej 50000 znaków.
Skompresuj dane.txt algorytmem Huffmana, zapisując zakodowaną informację do pliku wynik.huf (możesz wykorzystać program kompresuj z zadania 1). Dla ułatwienia możesz każdy wynikowy bit zapisywać na oddzielnym bajcie, jako znak "0" lub "1".
Wynikowy ciąg bitów skompresuj algorytmem Huffmana, zastosowanym do grup 1, 2, 4, 8 i 16 bitów, otrzymując pięć kolejnych plików: wynik01.huf, wynik02.huf, wynik04.huf, wynik08.huf, wynik16.huf (możesz wykorzystać program kompresujbloki z zadania 1).
Porównaj liczbę bitów w plikach wynik.huf oraz wynik??.huf.

Co możesz powiedzieć o możliwości kompresji pliku już skompresowanego? Czy poprzez kilkakrotne zastosowanie kompresji można osiągnąć mniejszy rozmiar pliku? Jeśli tak, to w jakiej sytuacji? Uwzględnij fakt, że aby móc wykonać dekompresję, w wynikowym pliku musi być też zapisany kod, użyty do zakodowania wiadomości.

Zadanie 3

Wykonaj następujący eksperyment:

Przygotuj plik dane.txt zawierający tekst w języku naturalnym (polskim lub angielskim) o długości przynajmniej 50000 znaków.
Wygeneruj kody Huffmana $φ_{1}$ , $φ_{2}$ i $φ_{3}$ dla grup 1, 2 i 3 symboli pliku dane.txt.
Wygeneruj losowy ciąg 10000 bitów i zapisz do pliku kod.huf.
Odczytaj 1000 symboli poprzez "zdekodowanie" pliku kod.huf (tak jakby był to plik skompresowany), używając każdego z kodów $φ_{1}$ , $φ_{2}$ i $φ_{3}$ . Wynik dekodowania zapisz do plików dekod1.txt, dekod2.txt i dekod3.txt.

Odpowiedz na pytania:

Czy każdy ciąg bitów można zdekodować za pomocą kodów Huffmana $φ_{i}$ ? A za pomocą dowolnego kodu, niekoniecznie będącego kodem Huffmana?
Ile bitów pliku kod.huf musiałeś zdekodować w każdym z 3 przypadków, aby uzyskać 1000 symboli? W którym przypadku liczba bitów była największa, a w którym najmniejsza? Dlaczego są one różne dla każdego przypadku?
Jak można przewidzieć te wartości bez wykonywania eksperymentu, znając jedynie kod $φ_{i}$ ?
Który z plików dekod*.txt jest najbardziej podobny do pliku dane.txt?

@@ Linia 7: / Linia 7: @@
 # Przygotuj trzy pliki, zawierające tekst w trzech różnych językach: polskim, angielskim i trzecim dowolnie wybranym. Każdy plik powinien zawierać przynajmniej 50000 znaków. Duży wybór tekstów w różnych językach można znaleźć na przykład na stronie [http://gutenberg.org Projektu Gutenberg].
 # Napisz program <tt>litery</tt>, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie (przekazanej jako parametr wywołania programu) i wypisuje wszystkie symbole występujące w pliku wraz z ich częstością, w formie: '''A 0.134 <nowa_linia> b 0.126 ...''' Nie musi poprawnie wypisywać znaków narodowych. Program powinien wypisać też entropię binarną <!--link--> obliczonego rozkładu prawdopodobieństwa. Uruchom program dla trzech przygotowanych wcześniej plików, porównaj otrzymane wyniki.
-# Napisz program <tt>huffman</tt>, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie i oblicza [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|kod Huffmana]] dla rozkładu symboli występujących w tym pliku. Program powinien wypisać otrzymany kod w formie: '''A 001 <nowa_linia> b 0001010 ...''' <br/> Napisz program <tt>shannon</tt>, który oblicza kod Shannona-Fano. <!--link--> <!-- Uwaga: aby otrzymać poprawny kod Shannona-Fano, nie można korzystać w obliczeniach z liczb zmiennoprzecinkowych (dlaczego?), jedynie z liczb całkowitych. Prawdopodobieństwo danego symbolu można pomnożyć przez ustaloną liczbę całkowitą (najlepiej potęgę 2, np. 65536) i zaokrąglić, otrzymując w ten sposób reprezentację całkowitoliczbową. -->
+# Napisz program <tt>huffman</tt>, który czyta plik tekstowy o podanej nazwie i oblicza [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|kod Huffmana]] dla rozkładu symboli występujących w tym pliku. Program powinien wypisać otrzymany kod w formie: '''A 001 <nowa_linia> b 0001010 ...''' <br/> Napisz program <tt>shannon</tt>, który oblicza kod [[Teoria informacji/TI Wykład 3#shannon-fano|Shannona-Fano]]. <!-- Uwaga: aby otrzymać poprawny kod Shannona-Fano, nie można korzystać w obliczeniach z liczb zmiennoprzecinkowych (dlaczego?), jedynie z liczb całkowitych. Prawdopodobieństwo danego symbolu można pomnożyć przez ustaloną liczbę całkowitą (najlepiej potęgę 2, np. 65536) i zaokrąglić, otrzymując w ten sposób reprezentację całkowitoliczbową. -->
 <!-- Uwaga: czy na wykladzie jest konstruktywna metoda obliczania kodu S-F? -->
-# Napisz program <tt>kompresuj</tt>, który koduje (''kompresuje'') podany plik tekstowy '''plik.txt''' za pomocą kodu [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|Huffmana]] i Shannona-Fano. Wynik kodowania powinien zostać zapisany do plików '''plik.huf''' i '''plik.sf'''. Dla ułatwienia można każdy wynikowy bit zapisywać na oddzielnym bajcie, jako znak "0" lub "1".
+# Napisz program <tt>kompresuj</tt>, który koduje (''kompresuje'') podany plik tekstowy '''plik.txt''' za pomocą kodu [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|Huffmana]] i [[Teoria informacji/TI Wykład 3#shannon-fano|Shannona-Fano]]. Wynik kodowania powinien zostać zapisany do plików '''plik.huf''' i '''plik.sf'''. Dla ułatwienia można każdy wynikowy bit zapisywać na oddzielnym bajcie, jako znak "0" lub "1".
 # Uruchom program <tt>kompresuj</tt> dla trzech przygotowanych plików tekstowych. Dla każdego z nich porównaj następujące wielkości:
 #* liczbę bitów oryginalnego pliku,
 #* liczbę znaków "0"/"1" w plikach '''.huf''' i '''.sf''',
 #* entropię rozkładu prawdopodobieństwa symboli w oryginalnym pliku. <br/> Czy te wielkości zależą od języka kompresowanego tekstu?
-# Napisz program <tt>kompresujbloki</tt>, który kompresuje podany plik metodą [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|Huffmana]] i Shannona-Fano, [[Teoria informacji/TI Wykład 3#kodowanie par|zastosowanymi do bloków]] długości 2, 3, 4 lub więcej (tzn. kod jest generowany nie dla pojedynczych symboli, lecz dla par, trójek, czwórek ... sąsiednich symboli). Porównaj efektywność kompresji pojedynczych symboli i bloków, pod względem:
+# Napisz program <tt>kompresujbloki</tt>, który kompresuje podany plik metodą [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|Huffmana]] i [[Teoria informacji/TI Wykład 3#shannon-fano|Shannona-Fano]], [[Teoria informacji/TI Wykład 3#kodowanie par|zastosowanymi do bloków]] długości 2, 3, 4 lub więcej (tzn. kod jest generowany nie dla pojedynczych symboli, lecz dla par, trójek, czwórek ... sąsiednich symboli). Porównaj efektywność kompresji pojedynczych symboli i bloków, pod względem:
 #* rozmiaru zakodowanego pliku,
 #* rozmiaru kodu (aby móc w praktyce wykonać dekompresję, kod musiałby być zapisany razem z zakodowaną informacją),
@@ Linia 47: / Linia 47: @@
 Wykonaj następujący eksperyment:
 # Przygotuj plik <tt>dane.txt</tt> zawierający tekst w języku naturalnym (polskim lub angielskim) o długości przynajmniej 50000 znaków.
-# Wygeneruj [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|kody Huffmana]] <math>\varphi_1</math>, <math>\varphi_2</math> i <math>\varphi_3</math> dla grup 1, 2 i 3 symboli pliku <tt>dane.txt</tt>.
+# Wygeneruj [[Teoria informacji/TI Wykład 3#huffman|kody Huffmana]] <math>\varphi_1</math>, <math>\varphi_2</math> i <math>\varphi_3</math> [[Teoria informacji/TI Wykład 3#kodowanie par|dla grup]] 1, 2 i 3 symboli pliku <tt>dane.txt</tt>.
 # Wygeneruj losowy ciąg 10000 bitów i zapisz do pliku <tt>kod.huf</tt>.
 # Odczytaj 1000 symboli poprzez "zdekodowanie" pliku <tt>kod.huf</tt> (tak jakby był to plik skompresowany), używając każdego z kodów <math>\varphi_1</math>, <math>\varphi_2</math> i <math>\varphi_3</math>. Wynik dekodowania zapisz do plików <tt>dekod1.txt</tt>, <tt>dekod2.txt</tt> i <tt>dekod3.txt</tt>.

Teoria informacji/TI Ćwiczenia 4: Różnice pomiędzy wersjami

Wersja z 12:59, 1 wrz 2006

Spis treści

Laboratorium

Zadanie 1

Polecenie

Rozwiązanie

Zadanie 2

Zadanie 3

Menu nawigacyjne

Działania na stronie

Opcje strony

Narzędzia osobiste

Nawigacja

Szukaj

Narzędzia