Entropiakoodauksen

Entropiakoodaus, usein kutsuttu myös informaatioteoriakoodaukseksi tai häviöttömäksi pakkauskoodaukseksi, on signaalinkäsittelyn ja tietojenkäsittelyn menetelmä, joka pyrkii esittämään dataa tehokkaammassa muodossa ilman informaation menetystä. Tavoitteena on vähentää tiedon määrää siten, että alkuperäinen data voidaan rekonstruoida täydellisesti.

Entropiakoodauksen perusidea perustuu Claude Shannonin informaatioteoriaan, erityisesti entropian käsitteeseen. Entropia mittaa datalähteen epävarmuutta tai satunnaisuutta. Mitä suurempi entropia, sitä enemmän informaatiota data sisältää ja sitä vaikeampi sitä on pakata tehokkaasti. Entropiakoodaus pyrkii hyödyntämään datan tilastollisia ominaisuuksia, kuten esiintymistiheyksiä, vähentääkseen redundanssia.

Yleisiä entropiakoodausmenetelmiä ovat Huffman-koodaus ja aritmeettinen koodaus. Huffman-koodaus käyttää muuttuvia koodisanojen pituuksia siten, että yleisemmin esiintyvät symbolit saavat lyhyempiä koodisanoja ja harvinaisemmat symbolit pidempiä. Aritmeettinen koodaus puolestaan esittää koko viestin yhtenä murtolukuina, mikä voi saavuttaa teoreettista entropiaa lähempänä olevia pakkaussuhteita erityisesti kun symbolien esiintymistodennäköisyydet ovat hyvin epätasaisia.

Entropiakoodausta käytetään laajasti digitaalisessa tiedonsiirrossa, tallennuksessa ja multimediapakkausstandardeissa, kuten JPEG-kuvissa ja MP3-äänitiedostoissa, parantamaan tallennustilan tehokkuutta ja siirtonopeutta. Se on olennainen osa häviöttömiä pakkausalgoritmeja.