麻省理工學院的研究人員可以使用改進的傅立葉變換演算法來加速檔案壓縮

麻省理工學院的一組研究人員相信他們已經找到了一種透過改進傅立葉變換來加速音訊、影片和影象壓縮的方法。如果您不熟悉該方法,它提供了一種方法,可以將複雜訊號分解為它們的複合部分,然後重新編譯。它是在60年代中期改進的,採用了快速傅立葉變換(FFT)演算法,顧名思義,這使得整個過程更加快速實用。FFT已經在壓縮和其他領域得到了應用——一旦你將一個傳輸分解成它的複合部分,你就可以忘記不太重要的頻率,直接傳送...

麻省理工學院的一組研究人員相信他們已經找到了一種透過改進傅立葉變換來加速音訊、影片和影象壓縮的方法。如果您不熟悉該方法,它提供了一種方法,可以將複雜訊號分解為它們的複合部分,然後重新編譯。它是在60年代中期改進的,採用了快速傅立葉變換(FFT)演算法,顧名思義,這使得整個過程更加快速實用。FFT已經在壓縮和其他領域得到了應用——一旦你將一個傳輸分解成它的複合部分,你就可以忘記不太重要的頻率,直接傳送給主要參與者,減少檔案大小。這對壓縮有效,因為大多數媒體都是“稀疏的”。例如,研究人員發現,在一幅較大影象的64個畫素塊中,57個畫素平均可以被丟棄,而對整個影象幾乎沒有影響。根據研究人員的新發現,他們說現在有了一種更快的方法來分割訊號,並確定什麼是可以忽略的。

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研究人員聲稱,透過更有效地使用濾波器來分離通常只有一個主導頻率的較小訊號片段,他們改進了FFT。一旦他們挑出一點訊號,就有兩種不同的方法(在兩篇不同的論文中解釋)來確定哪些可以丟棄。一種是不斷減少資料量,保留訊號最強的部分,另一種是借用4G資料網路中使用的一種技術,稱為OFDMA。研究人員聲稱,大多數你關心的資料(包括音訊、影象和影片)都是“稀疏”的,因此用新演算法壓縮的速度可以提高10倍。雖然目前還沒有使用新演算法的商業應用程式,但這是一個很有前途的發展,可能有助於我們在未來保持在移動資料上限之下。

  • 發表於 2021-04-21 03:38
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