La relación de compresión de datos , también conocida como potencia de compresión , es una medida de la reducción relativa del tamaño de la representación de datos producida por un algoritmo de compresión de datos. Normalmente se expresa como la división del tamaño sin comprimir por el tamaño comprimido.
La relación de compresión de datos se define como la relación entre el tamaño sin comprimir y el tamaño comprimido : [1] [2] [3] [4] [5]
Por lo tanto, una representación que comprime el tamaño de almacenamiento de un archivo de 10 MB a 2 MB tiene una relación de compresión de 10/2 = 5, a menudo indicada como una relación explícita, 5:1 (léase "cinco" a "uno"), o como una proporción implícita, 5/1. Esta formulación se aplica igualmente a la compresión, donde el tamaño sin comprimir es el del original; y para descompresión, donde el tamaño sin comprimir es el de la reproducción.
A veces, en cambio, se da el ahorro de espacio , que se define como la reducción del tamaño en relación con el tamaño sin comprimir:
Por lo tanto, una representación que comprime el tamaño de almacenamiento de un archivo de 10 MB a 2 MB produce un ahorro de espacio de 1 - 2/10 = 0,8, a menudo expresado como un porcentaje, 80%.
Para señales de tamaño indefinido, como transmisión de audio y video, la relación de compresión se define en términos de velocidades de datos comprimidos y sin comprimir en lugar de tamaños de datos:
y en lugar de ahorro de espacio, se habla de ahorro de tasa de datos , que se define como la reducción de la tasa de datos con respecto a la tasa de datos sin comprimir:
Por ejemplo, las canciones sin comprimir en formato CD tienen una velocidad de datos de 16 bits/canal x 2 canales x 44,1 kHz ≅ 1,4 Mbit/s, mientras que los archivos AAC en un iPod normalmente se comprimen a 128 kbit/s, lo que produce una relación de compresión de 10,9 , para un ahorro en la tarifa de datos del 0,91, o 91%.
Cuando se conoce la velocidad de datos sin comprimir, la relación de compresión se puede inferir a partir de la velocidad de datos comprimidos.
Lossless compression of digitized data such as video, digitized film, and audio preserves all the information, but it does not generally achieve compression ratio much better than 2:1 because of the intrinsic entropy of the data. Compression algorithms which provide higher ratios either incur very large overheads or work only for specific data sequences (e.g. compressing a file with mostly zeros). In contrast, lossy compression (e.g. JPEG for images, or MP3 and Opus for audio) can achieve much higher compression ratios at the cost of a decrease in quality, such as Bluetooth audio streaming, as visual or audio compression artifacts from loss of important information are introduced. A compression ratio of at least 50:1 is needed to get 1080i video into a 20 Mbit/s MPEG transport stream.[1]
The data compression ratio can serve as a measure of the complexity of a data set or signal. In particular it is used to approximate the algorithmic complexity. It is also used to see how much of a file is able to be compressed without increasing its original size.
