Lossy data compression

1. การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล

การบีบอัดข้อมูลเป็นกระบวนการลดขนาดของไฟล์ข้อมูลเพื่อให้ใช้พื้นที่จัดเก็บน้อยลงและส่งผ่านเครือข่ายได้เร็วขึ้น มีวิธีการบีบอัดข้อมูลหลากหลายรูปแบบ ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลักๆ คือ การบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูล (Lossless data compression) และการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล (Lossy data compression) บทความนี้จะเน้นไปที่การอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล ซึ่งเป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการบีบอัดไฟล์มัลติมีเดีย เช่น รูปภาพ เสียง และวิดีโอ

หลักการพื้นฐานของการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล

การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลทำงานโดยการลบข้อมูลบางส่วนที่ไม่จำเป็นหรือไม่สำคัญออกจากไฟล์ข้อมูลเดิม ข้อมูลที่ถูกลบออกนี้อาจเป็นข้อมูลที่มนุษย์ไม่สามารถรับรู้ได้ง่าย เช่น รายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ในรูปภาพ หรือความถี่เสียงที่อยู่นอกช่วงการได้ยินของมนุษย์ แม้ว่าการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูลจะช่วยลดขนาดไฟล์ได้อย่างมาก แต่ก็มีข้อเสียคือข้อมูลที่ถูกลบออกไปจะไม่สามารถกู้คืนได้ ทำให้ไฟล์ที่ได้หลังจากการบีบอัดมีความแตกต่างจากไฟล์ต้นฉบับเล็กน้อย

ความแตกต่างระหว่างไฟล์ต้นฉบับและไฟล์ที่บีบอัดแล้วเรียกว่า "ความผิดพลาด" (Error) หรือ "การบิดเบือน" (Distortion) ระดับของความผิดพลาดจะขึ้นอยู่กับอัตราการบีบอัด (Compression ratio) ที่ใช้ ยิ่งอัตราการบีบอัดสูงเท่าไหร่ ความผิดพลาดก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

ความแตกต่างระหว่างการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลและการบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูล

| คุณสมบัติ | การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล | การบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูล | |---|---|---| | การสูญเสียข้อมูล | มีการสูญเสียข้อมูลบางส่วน | ไม่มีการสูญเสียข้อมูล | | ขนาดไฟล์ | เล็กกว่า | ใหญ่กว่า | | คุณภาพของไฟล์ | ลดลงเล็กน้อย | คงเดิม | | ความซับซ้อน | ซับซ้อนกว่า | น้อยกว่า | | ตัวอย่าง | JPEG, MP3, MPEG | PNG, GIF, ZIP |

การบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูลเหมาะสำหรับไฟล์ที่ต้องการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างสมบูรณ์ เช่น ไฟล์เอกสาร โปรแกรมคอมพิวเตอร์ หรือไฟล์ฐานข้อมูล ในขณะที่การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลเหมาะสำหรับไฟล์มัลติมีเดียที่สามารถยอมรับความผิดพลาดได้เล็กน้อยเพื่อให้ได้ขนาดไฟล์ที่เล็กลง

เทคนิคการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล

มีเทคนิคการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลหลากหลายรูปแบบ แต่ละเทคนิคก็มีข้อดีข้อเสียแตกต่างกันไป ตัวอย่างเทคนิคที่นิยมใช้ได้แก่:

• Discrete Cosine Transform (DCT) : เทคนิคนี้ใช้ในการบีบอัดรูปภาพ JPEG โดยการแปลงข้อมูลรูปภาพจากโดเมนเชิงพื้นที่ (Spatial domain) ไปยังโดเมนความถี่ (Frequency domain) จากนั้นจึงทำการลบความถี่สูงที่ไม่สำคัญออก
• Wavelet Transform : เทคนิคนี้คล้ายกับ DCT แต่มีความสามารถในการจัดการกับรายละเอียดของรูปภาพได้ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริเวณที่มีความคมชัดสูง
• Quantization : เป็นกระบวนการลดจำนวนระดับของข้อมูล ซึ่งเป็นการลดความละเอียดของข้อมูลและทำให้ขนาดไฟล์เล็กลง
• Chroma Subsampling : เทคนิคนี้ใช้ในการบีบอัดวิดีโอ โดยการลดความละเอียดของข้อมูลสี ซึ่งมนุษย์มักจะไม่ค่อยสังเกตเห็นความแตกต่างของสีเท่ากับความแตกต่างของความสว่าง
• Psychoacoustic Modeling : เทคนิคนี้ใช้ในการบีบอัดเสียง MP3 โดยการลบความถี่เสียงที่มนุษย์ไม่สามารถได้ยิน หรือความถี่ที่ถูกบดบังโดยความถี่เสียงอื่น

รูปแบบไฟล์ที่ใช้การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล

• JPEG (Joint Photographic Experts Group) : เป็นรูปแบบไฟล์รูปภาพที่นิยมใช้กันมากที่สุด โดยใช้เทคนิค DCT ในการบีบอัด เหมาะสำหรับรูปภาพที่มีความซับซ้อนและมีสีสันหลากหลาย การวิเคราะห์รูปแบบรูปภาพ
• MP3 (MPEG-1 Audio Layer III) : เป็นรูปแบบไฟล์เสียงที่นิยมใช้กันมากที่สุด โดยใช้เทคนิค Psychoacoustic Modeling ในการบีบอัด เหมาะสำหรับเพลงและเสียงพูด การวิเคราะห์สัญญาณเสียง
• MPEG (Moving Picture Experts Group) : เป็นกลุ่มของมาตรฐานการบีบอัดวิดีโอและเสียง มีหลายรูปแบบ เช่น MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.264, H.265 แต่ละรูปแบบก็มีประสิทธิภาพในการบีบอัดและคุณภาพของวิดีโอที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์วิดีโอ
• AAC (Advanced Audio Coding) : เป็นรูปแบบไฟล์เสียงที่มีคุณภาพดีกว่า MP3 โดยใช้เทคนิคที่ซับซ้อนกว่าในการบีบอัด
• HEIF (High Efficiency Image File Format) : เป็นรูปแบบไฟล์รูปภาพที่ใหม่กว่า JPEG มีประสิทธิภาพในการบีบอัดที่ดีกว่าและรองรับคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น การจัดเก็บข้อมูลภาพหลายเฟรม

การประยุกต์ใช้งานการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล

การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลมีการประยุกต์ใช้งานอย่างกว้างขวางในหลากหลายสาขา ได้แก่:

• การถ่ายภาพดิจิทัล : กล้องดิจิทัลส่วนใหญ่ใช้การบีบอัด JPEG ในการจัดเก็บรูปภาพ เพื่อลดขนาดไฟล์และเพิ่มจำนวนรูปภาพที่สามารถจัดเก็บได้ในหน่วยความจำ
• การสตรีมมิ่งวิดีโอ : บริการสตรีมมิ่งวิดีโอ เช่น YouTube, Netflix, และ Vimeo ใช้การบีบอัดวิดีโอแบบสูญเสียข้อมูล เพื่อลดแบนด์วิธที่ใช้ในการส่งข้อมูลวิดีโอไปยังผู้ใช้งาน การวิเคราะห์แบนด์วิธ
• การจัดเก็บเพลงดิจิทัล : เครื่องเล่นเพลงดิจิทัลและบริการสตรีมมิ่งเพลง เช่น Spotify และ Apple Music ใช้การบีบอัดเสียง MP3 หรือ AAC ในการจัดเก็บเพลง เพื่อลดขนาดไฟล์และเพิ่มจำนวนเพลงที่สามารถจัดเก็บได้
• การสื่อสารโทรคมนาคม : การบีบอัดเสียงและวิดีโอแบบสูญเสียข้อมูลถูกนำมาใช้ในการสื่อสารโทรคมนาคม เช่น การประชุมทางวิดีโอและโทรศัพท์มือถือ เพื่อลดแบนด์วิธที่ใช้ในการส่งข้อมูล
• การวิเคราะห์ทางเทคนิคในตลาดการเงิน : การบีบอัดข้อมูลสามารถนำมาใช้ในการลดขนาดของข้อมูลราคาหุ้นหรือข้อมูลตลาดอื่นๆ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ทางเทคนิค

ผลกระทบต่อการซื้อขายไบนารี่ออปชั่น

แม้ว่าการบีบอัดข้อมูลโดยตรงจะไม่ส่งผลต่อการเทรด ไบนารี่ออปชั่น แต่การประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นผลมาจากการบีบอัดข้อมูล สามารถช่วยให้เทรดเดอร์ได้รับประโยชน์ในการวิเคราะห์ตลาดและตัดสินใจซื้อขายได้อย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น:

• การวิเคราะห์ข้อมูลราคาแบบเรียลไทม์ : การบีบอัดข้อมูลราคาหุ้นสามารถช่วยลดเวลาในการดาวน์โหลดและประมวลผลข้อมูล ทำให้เทรดเดอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลราคาแบบเรียลไทม์และทำการซื้อขายได้อย่างรวดเร็ว กลยุทธ์ Scalping
• การใช้ Indicators ที่ซับซ้อน : การประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วขึ้นช่วยให้เทรดเดอร์สามารถใช้ Indicators ที่ซับซ้อน เช่น Bollinger Bands, RSI, และ MACD ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ทางเทคนิคขั้นสูง
• การ Backtesting กลยุทธ์การซื้อขาย : การบีบอัดข้อมูลประวัติศาสตร์ราคาหุ้นสามารถช่วยลดเวลาในการ Backtesting กลยุทธ์การซื้อขาย ทำให้เทรดเดอร์สามารถทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ การทดสอบย้อนหลัง
• การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย (Volume Analysis) : การบีบอัดข้อมูลปริมาณการซื้อขายช่วยให้เทรดเดอร์วิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบการซื้อขายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ปริมาณการซื้อขาย
• การใช้ Pattern Recognition : การประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วช่วยให้เทรดเดอร์สามารถระบุ รูปแบบราคา (Price Patterns) ที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ การวิเคราะห์รูปแบบแท่งเทียน

ข้อควรพิจารณาในการเลือกใช้อัตราการบีบอัด

การเลือกใช้อัตราการบีบอัดที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้คุณภาพของไฟล์ที่ยอมรับได้และขนาดไฟล์ที่เหมาะสม ควรพิจารณาปัจจัยต่างๆ ดังนี้:

• ประเภทของไฟล์ : รูปภาพ วิดีโอ และเสียง มีความไวต่อการสูญเสียข้อมูลที่แตกต่างกัน รูปภาพและวิดีโอสามารถยอมรับความผิดพลาดได้มากกว่าเสียง
• วัตถุประสงค์การใช้งาน : หากไฟล์จะถูกนำไปใช้ในการใช้งานที่ต้องการคุณภาพสูง เช่น การพิมพ์รูปภาพขนาดใหญ่ หรือการฟังเพลงในระบบไฮไฟ ควรเลือกใช้อัตราการบีบอัดที่ต่ำกว่า
• ขนาดไฟล์ที่ต้องการ : หากต้องการลดขนาดไฟล์ให้เล็กที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ อาจต้องยอมรับความผิดพลาดที่มากขึ้น
• ข้อจำกัดของแบนด์วิธ : หากแบนด์วิธมีจำกัด อาจต้องเลือกใช้อัตราการบีบอัดที่สูงขึ้นเพื่อลดขนาดไฟล์และลดเวลาในการส่งข้อมูล

สรุป

การบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูลเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์อย่างมากในการลดขนาดไฟล์มัลติมีเดีย แต่ก็มีข้อเสียคือข้อมูลที่ถูกลบออกไปจะไม่สามารถกู้คืนได้ การเลือกใช้อัตราการบีบอัดที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้ได้คุณภาพของไฟล์ที่ยอมรับได้และขนาดไฟล์ที่เหมาะสม การทำความเข้าใจหลักการทำงานและเทคนิคต่างๆ ของการบีบอัดข้อมูลแบบสูญเสียข้อมูล จะช่วยให้คุณสามารถเลือกใช้รูปแบบไฟล์และอัตราการบีบอัดที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณได้

การเข้ารหัสข้อมูล การบีบอัดข้อมูลแบบไม่สูญเสียข้อมูล การประมวลผลสัญญาณดิจิทัล ทฤษฎีข้อมูล การสื่อสารข้อมูล เครือข่ายคอมพิวเตอร์ การจัดเก็บข้อมูล อัลกอริทึม การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูล Data Mining Big Data Cloud Computing การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การจัดการข้อมูล

กลยุทธ์ Martingale กลยุทธ์ Fibonacci กลยุทธ์ Trend Following สัญญาณการซื้อขาย การจัดการความเสี่ยง

เริ่มต้นการซื้อขายตอนนี้

ลงทะเบียนกับ IQ Option (เงินฝากขั้นต่ำ $10) เปิดบัญชีกับ Pocket Option (เงินฝากขั้นต่ำ $5)

เข้าร่วมชุมชนของเรา

สมัครสมาชิกช่อง Telegram ของเรา @strategybin เพื่อรับ: ✓ สัญญาณการซื้อขายรายวัน ✓ การวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์แบบพิเศษ ✓ การแจ้งเตือนแนวโน้มตลาด ✓ วัสดุการศึกษาสำหรับผู้เริ่มต้น