Abstract
С развитием цифровых технологий объемы передаваемой ин-формации растут невероятно быстро. Это заставляет нас искать новые решения для расширения памяти устройств и улучшения пропускной способности каналов свя-зи. Раньше, когда интернет-соединение было слабым, отправка даже обычных про-грамм или файлов затягивалась надолго. Именно тогда стали востребованы методы эффективного сжатия данных-так появились привычные нам архиваторы, которые уменьшают размер файла, не портя его содержимое. В данной работе мы подроб-но изучили современные алгоритмы сжатия, работающие на базе вейвлет-преобра-зований. Мы не только сравнили существующие подходы, но и создали собствен-ное программное решение в среде MATLAB с помощью пакета Wavelet Toolbox. В ходе тестов мы проверили, насколько сильно можно уменьшить разные типы дан-ных и какие конкретные показатели сжатия при этом получаются. Инструментарий Wavelet Toolbox позволяет гибко работать с сигналами и изображениями. Процесс сжатия здесь происходит за счет удаления второстепенных вейвлет-коэффициентов, после чего сигнал восстанавливается. В ходе исследования были проанализированы алгоритмы сжатия данных на основе дискретного вейвлет-преобразования.