Evaluación de técnicas de compresión para cadenas de bits sparse

El proposito de la presente investigacion consistio en medir el rendimiento de las tecnicas de compresion Run Length Encoding (RLE) , Huffman y compresion por indice, sobre cadenas de bits sparse generadas a traves del algoritmo de Compresion Probabilistico basado en la Teoria de Informacion. El trabajo utilizo una metodologia experimental propuesta por Rincon y colaboradores, manipulando las variables dependientes (relacion y tiempo de compresion) e independientes (tamano del archivo, tamano del alfabeto y las tecnicas de compresion). Los resultados obtenidos mostraron para la variable tiempo de compresion, que los algoritmos de Huffman y RLE son 60% mas rapidos que la compresion por indice, mientras que para la variable relacion de compresion el mejor resultado se obtuvo con el algoritmo de Huffman. De las tres tecnicas investigadas el algoritmo de Huffman modificado fue el que ofrecio los mejores resultados. Se hizo un analisis estadistico dividido en dos partes, la primera sin bloquear la variable independiente tecnica de compresion y la segunda bloqueando la misma. De estos analisis se concluye que el tamano del alfabeto influye en las variables dependientes, y que mientras mas sparse es el archivo, mayor sera la relacion de compresion y menor el tiempo empleado en comprimirlo.