Übertragung Einführung Digitalisierung Komprimierung Codierung Paketierung Wegesuche elektr. Signale Referenzmodell Hauptmenü Startseite Einführung Datennetze Transport Anwendungen Info	Themen Einführung	Komprimierung Es ist oftmals zweckmäßig, Daten vor Ihrer Übertragung zu komprimieren, da so die verfügbare Bandbreite besser ausgenutzt werden kann. Klassische Komprimierungsverfahren suchen in den Ausgangsdaten nach Redundanzen, sprich nach sich wiederholenden Mustern. So ein Muster wird dann nur einmal gespeichert, zusammen mit der Information, wie oft es zu wiederholen ist. Auf diese Art arbeiten Kompressionsprogramme für Dateien wie z.B. pkzip, arj (DOS / Windows), gzip oder compress (Unix). Ebenso arbeitet das Bildformat gif. Es setzt ein Palettenbild voraus, d.h. im ganzen Bild können nur maximal 256 verschiedene Farben vorkommen. Nun wird zeilenweise vorgegangen und gleichfarbige Bildpunkte oder Punktemuster werden wie oben beschrieben komprimiert. Deswegen komprimiert gif bei großen einfarbigen Flächen am besten. Für Musik und "natürliche" Bilder erweist sich ein anderes Verfahren als günstiger. Hier muss das ursprüngliche Signal nicht zwingend exakt reproduziert werden. Es genügt, dass das Ohr bzw. Auge keinen Unterschied wahrnehmen kann. Dazu macht man sich den Effekt zunutze, dass z.B. bei einem Gemisch lauter und leiser Töne das Gehör die leisen sowieso nicht wahrnimmt. Man kann sie folglich auch gleich weglassen. Dies nennt man "verlustbehaftete Komprimierung". Erstmals populär wurde sie im Audiobereich bei der Einführung der MiniDisc (MD). Im Bereich von Kommunikationssystemen ist z.B. Real Audio im Internet populär, bei Musikdateien ist "MP3" momentan sehr angesagt. Die verlustbehaftete Komprimierung von Audiosignalen läuft folgendermaßen ab: Das Tonsignal wird einer Spektralanalyse unterzogen, d.h. zu jedem Abtastzeitpunkt wird die Intensität aller im Signal enthaltenen Frequenzanteile ermittelt. Nach einem psychoakustischen Modell (d.h. basierend auf Forschungen über die Gehörfunktion des Menschen) werden nicht hörbare Frequenzanteile ausgefiltert. So können Tonsignale ohne merkliche Verluste auf ca. 10% komprimiert werden. Bei Fotos oder Gemälden funktioniert die Komprimierung ähnlich wie bei Tönen. Das Bild wird dazu in Zonen zerlegt und die Spektralanalyse auf diese angewendet. Auch hier werden schwach ausgeprägte Frequenzanteile verworfen. Eine Schwäche hat das Verfahren an Kanten mit harten Kontrasten. Hier können unregelmäßige Streumuster auftreten, die man als "Artefakte" bezeichnet. Bei der Komprimierung von Videos kann zusätzlich zur verlustbehafteten Komprimierung ein Vergleich aufeinanderfolgender Bilder miteinander eine zusätzliche Datenreduktion bringen.