Gut gepackt - Kein Bit zu viel

Olaf Manz

ISBN 10: 3658312157 / ISBN 13: 9783658312152

Published by Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden Aug 2020, 2020

About this Item

Neuware -Bei der heutigen Datenflut, die auf Speichermedien und im Internet kursiert, ist die Kompression digitaler Daten nach wie vor ein immens wichtiger Aspekt bei Datenübertragung und -speicherung. Dieses essential erläutert ohne theoretischen Überbau und mit elementaren mathematischen und informatischen Methoden die wichtigsten Kompressionsverfahren, so unter anderem die Entropiecodierungen von Shannon-Fano und von Huffman, sowie die Wörterbuchcodierungen der Lempel-Ziv-Familie. Ausführlich eingegangen wird auch auf Irrelevanzreduktion und die Quantisierung bei optischen und akustischen Signalen, die die Unzulänglichkeiten des menschlichen Auges und Ohres zur Datenkompression ausnutzen. Illustriert wird das Ganze anhand gängiger Praxisanwendungen aus dem alltäglichen Umfeld. Die Aufbereitung erlaubt den Einsatz beispielsweise in Arbeitsgruppen an MINT-Schulen, bei Einführungskursen an Hochschulen und ist auch für interessierte Laien geeignet.Springer Spektrum in Springer Science + Business Media, Tiergartenstr. 15-17, 69121 Heidelberg 68 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9783658312152

Bibliographic Details

Title: Gut gepackt - Kein Bit zu viel

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden Aug 2020

Publication Date: 2020

Binding: Taschenbuch

Condition: Neu

About this title

Synopsis:

Bei der heutigen Datenflut, die auf Speichermedien und im Internet kursiert, ist die Kompression digitaler Daten nach wie vor ein immens wichtiger Aspekt bei Datenübertragung und -speicherung. Dieses essential erläutert ohne theoretischen Überbau und mit elementaren mathematischen und informatischen Methoden die wichtigsten Kompressionsverfahren, so unter anderem die Entropiecodierungen von Shannon-Fano und von Huffman, sowie die Wörterbuchcodierungen der Lempel-Ziv-Familie. Ausführlich eingegangen wird auch auf Irrelevanzreduktion und die Quantisierung bei optischen und akustischen Signalen, die die Unzulänglichkeiten des menschlichen Auges und Ohres zur Datenkompression ausnutzen. Illustriert wird das Ganze anhand gängiger Praxisanwendungen aus dem alltäglichen Umfeld. Die Aufbereitung erlaubt den Einsatz beispielsweise in Arbeitsgruppen an MINT-Schulen, bei Einführungskursen an Hochschulen und ist auch für interessierte Laien geeignet.

About the Author:

Dr. Olaf Manz arbeitete als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Heisenberg-Professor an den mathematischen Instituten der Universitäten Mainz und Heidelberg. Er war anschließend langjähriger Mitarbeiter bei Siemens im IT-Produktmanagement und kennt Datenverarbeitung auch von der praktischen Seite. Er ist Autor der bei Springer erschienenen Bücher „Fehlerkorrigierende Codes“ und „Verschlüsseln, Signieren, Angreifen“.