დელტა კოდირება

Delta Encoding

        დელტა კოდირება არის მონაცემთა ტრანსფორმაციის მეთოდი რომელიც მონაცემებს ინახავს საწყისი მონაცემების სხვაობების სახით. ის არ განეკუთვნება მონაცემთა შეკუმშვის ჯგუფს, თუმცა აქტიურად გამოიყენება შეკუმშვისას როგორც მონაცემთა პირველადი ტრანსფორმაციის მეთოდი, ამის გამო მას დელტა შეკუმშვასაც(delta compression) უწოდებენ. ვთქვათ მოცემული გვაქვს A={ a1, a2, ..., an } მიმდევრობა, მაშინ დელტა კოდირების საშუალებით მიიღება B = { b1, b2, ... , bn } მიმდევრობა რომლის ნებისმიერი bi- წევრი  უდრის (Ai-Ai-1)-ს, სადაც i იცვლება 1-დან n-მდე. სწორედ მისი ასეთი ფუნქციონალობის გამო მნიშვნელობათა სიმრავლე იზრდება 2-ჯერ. თუმცა მას გააჩნია კარგი თვისებებიც რომელიც ამ მეთოდს აქტუალურობას უნარჩუნებს. პირველი კარგი თვისება არის ის რომ მისი იმპლემენტაცია არის ძალიან ადვილი(რაც სტატიის ბოლოს მოყვანილ კოდში კარგად ჩანს). მეორე ყველაზე მთავარი მისი თვისება არის ის რომ თუკი დავაკვირდებით მონაცემთა განაწილების სტატისტიკას ვნახავთ რომ ის ამცირებს მონაცემთა გაბნევის მაჩვენებელს. აქვე უნდა აღინიშნოს რომ გაბნევის მაჩვენებლის შემცირება ხდება მაშინ თუკი საწყისი მონაცემებში მეზობელ ელემენტებზე გადასვლისას მნიშვნელობების მკვეთრი ცვლა არ არის ხშირი, რაც პრაქტიკაში ხშირად გვხვდება. ქვემოთ მოცემულ სურათზე ნაჩვენებია დისკრეტული აუდიო სიგნალი კოდირებამდე და კოდირების შემდეგ სადაც თვალში საცემია გაბნევის დიაპაზონის შემცირება:

        მისი ამ თვისების გამო ის უქმნის კარგ წინაპირობას სტატისტიკურ შემკუმშველებს, ისეთს როგორიცაა ჰაფმენის კოდირება. პროგრამული იმპლემენტაციის კოდი, რომელიც ახდენს მონაცემთა კოდირებას და დეკოდირებას, აღებულია ვიკიპედიიდან:

void delta_encode (char *buffer, const unsigned int length)
{
    char delta = 0;
    char original;
    unsigned int i;
    for (i = 0; i < length; ++i)
    {
        original = buffer[i];
        buffer[i] -= delta;
        delta = original;
    }
}
 
void delta_decode (char *buffer, const unsigned int length)
{
    char delta = 0;
    unsigned int i;
    for (i = 0; i < length; ++i)
    {
        buffer[i] += delta;
        delta = buffer[i];
    }
}

        აქვე უნდა აღინიშნოს მისი იმ თვისების გამო რომ მნიშვნელობათა არე იზრდება 2ჯერ შესაზლოა მოხდეს მონაცემთა გადავსება რადგან მნიშვნელობების დაბრუნება ხდება იმავე მასივში თუმცა საილუსტრაციოდ იმპლემენტაციის ეს ვარიანტი ვფიქრობ სავსებით ნორმალურია.