Чем мы обычно архивируем ЯМР спектры? Как известно, наиболее распространенный архиватор Zip не очень хорошо подходит для этого - коеффициент сжатия FID-ов обычно близок к двум, а спектры уменьшаются всего на 20-25 %. Причина этого в том, что используемый в программе Zip алгоритм LZW хорошо работает на неоднородных данных - то есть таких, в которых некоторые последовательности байт встречаются чаще других. Типичный же ЯМР спектр на 99% состоит из шума, в котором, по определению, появление каждого из значений некоторого интервала примерно равновероятно.
Можно ли улучшить коефициент сжатия стандартным архиватором? Думаю, что да. Специалисты в области упаковки информации утрверждают, что собственно сжатие - лишь заключительный процесс. До 80% уcпеха компрессии закладывается на начальной стадии - сортировки и упорядочения данных с учетом их структуры и физического смысла, при которых обьем файла зачастую не изменяется.
Возьмем типичный спектр в формате DISNMR. Для архиватора Zip он представляет собой хаотическую последовательность байт, комбинации которых почти не повторяются. Однако, мы знаем, что в этом хаосе есть закономерности - надо только помочь алгоритму найти их. Файл представляет собой цепочку 24-битных слов, каждое из которых задает интенсивность в последовательных точках спектра:
Рис. 1.1
Как уже было сказно, в типичном спектре до 99% точек лежат на базовой линии, их интенсивность выражается небольшими числами, для хранения которых не нужно всех 24-х бит. Следовательно, большинство слов различаются лишь нижними разрядами, а их верхние биты одинаковы. Более того, и нижние разряды соседних слов похожи - ведь ЯМР-спектр является непрерывной фунцией и интенсивность в соседних точках спектра в общем случае близка. Однако, архиватор не замечает схожести соседних значений - ведь она проявляется на уровне битов, а он ищет закономерности в последовательностях байт. Чтобы облегчить задачу архиватору, запишем отдельные слова в виде 24-битовых векторов, расположив их вертикально (см. рис 1.2) Очевидно, что если двигаться по строкам этой таблицы (назовем это битовым "срезом"), обнаружить повторяемость значительно проще. Если сохранить в файл битовые слои срез за срезом, обьем файла останентся прежним, но сжиматься такой файл должен существенно лучше.
Рис. 1.2
