Имя (желательно полное):

E-Mail:

URL:

Город:

Страна:

Вежливый и подробный комментарий:
(Форматируйте его, пожалуйста, как почту - короткими строками
Еnter в конце строки, пустая строка между параграфами).
> [skipped] > > > Может есть какие-нибудь всем известные > > > места, где можно найти все статьи из > > > журналов, того же IEEE и иже с ним? > > Обычно доступны только препринты с > > авторских страниц (либо их можно > > без проблем выпросить у авторов). > > Наиболее реальный вариант поиска -- > > через google с ограничением расширения > > файла до pdf и ps. > > Довольно много статей есть у людей, > > профессионально занимающихся сжатием, > > особенно тех, кто написал phd диссер. > > Надо спрашивать. > Понятно. В общем, надежда найти че-нить > есть, это радует! > > [skipped] > > > > Дохлый номер, имхо. Особенности > > > > определятся несоответствием модели и > > > > источника. > > > Это для статического Хаффмана. А если > > > используется полуадаптивный алгоритм? > > > Модель-то строится по конкретной > > > реализации источника. > > Да хоть полностью адаптивный. > > Зависит от модели и источника. > > Если мы используем модель с > > безусловными частотами, а источник > > демонстрирует ярко выраженную > > марковость, то особенности собственно > > кодирования погоды не делают. > Да, пожалуй, соглашусь, неидеальность > самой выбранной модели здесь приведет > к "размыванию" статистики сжатых > данных. Но насколько она будет > размыта - это вопрос. Если брать > распределение серий бит разных длин, > может, они могут че-нить подсказать? > Даже если и статистика файла ничего > существенного не скажет, можно > попытаться разбить битову строку на > кодовые слова и построить дерево > Хаффмана (или несколько его вариантов) > частично или полностью. Выход-то > должен быть! :)

Пожалуйста, заполните все поля.
И не нажимайте по два раза на кнопку! Дождитесь ответа сервера.