Run Length Compression Binary Optionen

Run-Length-Codierung RLE. Run-Length-Codierung ist ein Datenkomprimierungsalgorithmus, der von den meisten Bitmap-Dateiformaten unterstützt wird, wie zB TIFF BMP und PCX RLE eignet sich zum Komprimieren jeglicher Art von Daten unabhängig von ihrem Informationsinhalt, aber der Inhalt der Daten beeinflussen das Kompressionsverhältnis, das durch RLE erreicht wird. Obwohl die meisten RLE-Algorithmen die hohen Kompressionsverhältnisse der fortgeschritteneren Komprimierungsmethoden nicht erreichen können, ist RLE sowohl einfach zu implementieren als auch schnell zu implementieren, was eine gute Alternative zur Verwendung eines komplexen Komprimierungsalgorithmus oder Verlassen Ihrer Bilddaten unkomprimiert. RLE arbeitet durch die Verringerung der physischen Größe einer wiederholenden Zeichenfolge Diese wiederholende Zeichenfolge, die so genannte Run ist in der Regel in zwei Bytes codiert Das erste Byte stellt die Anzahl der Zeichen in der Ausführung und heißt die Laufzählung In Praxis kann ein codierter Lauf 1 bis 128 oder 256 Zeichen enthalten, wobei die Laufzählung in der Regel die Anzahl der Zeichen enthält, abzüglich eines Wertes im Bereich von 0 bis 12 7 oder 255 Das zweite Byte ist der Wert des Zeichens im Lauf, der im Bereich von 0 bis 255 liegt und wird als Run-Wert bezeichnet. Ungekomprimiert wird ein Zeichenlauf von 15 A-Zeichen normalerweise 15 Bytes zum Speichern benötigen. Die gleiche Zeichenfolge nach der RLE-Codierung würde nur zwei Bytes benötigen. Der 15A-Code, der zur Zeichnung der Zeichenfolge generiert wird, wird als RLE-Paket bezeichnet. Hier ist das erste Byte 15 die Laufzählung und enthält die Anzahl der Wiederholungen Das zweite Byte A, Ist der Run-Wert und enthält den aktuell wiederholten Wert im Run. Ein neues Paket wird jedes Mal generiert, wenn sich das Run-Zeichen ändert, oder jedes Mal, wenn die Anzahl der Zeichen im Run die maximale Anzahl überschreitet. Angenommen, unsere 15-stellige Zeichenfolge enthält nun vier Verschiedene Charakter-Runs. Bei der Lauflängen-Codierung könnte dies in vier 2-Byte-Pakete komprimiert werden. Nach der Run-Length-Codierung würde die 15-Byte-String nur acht Bytes Daten benötigen, um den String im Gegensatz zum Original darzustellen 15 Bytes In diesem Fall Run-Len Gth-Codierung ergab ein Kompressionsverhältnis von fast 2 bis 1.Long-Läufe sind bei bestimmten Datenarten selten. Beispielsweise enthält ASCII-Klartext selten lange Läufe. Im letzten Beispiel war der letzte Lauf mit dem Zeichen t nur ein einzelnes Zeichen in der Länge a 1-Zeichen-Lauf ist immer noch ein Lauf Sowohl eine Laufzählung als auch ein Run-Wert müssen für jeden 2-stelligen Run geschrieben werden. Um einen Run in RLE zu codieren, benötigt man mindestens zwei Zeichen im Wert von Informationen Space Aus denselben Gründen bleiben Daten, die ausschließlich aus 2-stelligen Läufen bestehen, nach RLE-Codierung gleich groß. In unserem Beispiel codiert das einzelne Zeichen am Ende, da zwei Bytes unser Kompressionsverhältnis nicht merklich verletzt haben, weil es so viele lange Charaktere gab Läuft in den Rest der Daten Aber beobachten Sie, wie die RLE-Codierung die Größe der folgenden 14-stelligen Zeichenfolge verdoppelt. Nach der RLE-Codierung wird diese Zeichenfolge. RLE-Schemata einfach und schnell, aber ihre Kompressionseffizienz dep Endet auf der Art der Bilddaten, die codiert werden Ein Schwarz-Weiß-Bild, das meist weiß ist, wie die Seite eines Buches, wird sehr gut kodieren, aufgrund der großen Menge an zusammenhängenden Daten, die alle die gleiche Farbe Ein Bild ist Mit vielen Farben, die sehr beschäftigt im Aussehen ist, aber wie ein Foto, wird nicht sehr gut kodieren Dies ist, weil die Komplexität des Bildes als eine große Anzahl von verschiedenen Farben ausgedrückt wird und wegen dieser Komplexität gibt es relativ wenige Läufe Von der gleichen Farbe. Es gibt eine Anzahl von Varianten der Lauflängen-Codierung Bilddaten werden normalerweise in einem sequentiellen Prozess codiert, der die Bilddaten als 1D-Stream behandelt und nicht als 2D-Datenkarte In der sequentiellen Verarbeitung, Eine Bitmap wird ab der oberen linken Ecke codiert und von links nach rechts über jede Scanlinie die X-Achse in die untere rechte Ecke der in Abbildung 9-2 gezeigten Bitmap verläuft. Aber auch alternative RLE-Schemata können geschrieben werden, um Daten nach unten zu codieren Die Länge eines Bitmas P die Y-Achse entlang der in Abbildung 9-2 b gezeigten Spalten, um eine Bitmap in 2D-Fliesen zu codieren, die in Abbildung 9-2 c gezeigt sind, oder sogar, um Pixel auf einer Diagonale in einer Zickzack-Weise zu codieren, die in Abbildung 9-2 gezeigt ist D Ungerade RLE-Varianten wie diese letzteren könnten in hochspezialisierten Anwendungen verwendet werden, sind aber meist sehr selten. Eine seltene, selten angetroffene RLE-Variante ist ein verlustreicher Lauflängen-Codierungsalgorithmus. RLE-Algorithmen sind normalerweise in ihrem Betrieb verlustfrei Codierungsprozess, in der Regel durch Nullsetzen von ein oder zwei niedrigstwertigen Bits in jedem Pixel, können Kompressionsverhältnisse erhöhen, ohne das Auftreten von sehr komplexen Bildern nachteilig zu beeinflussen. Diese RLE-Variante funktioniert nur mit realen Bildern, die viele subtile Variationen in Pixelwerten enthalten. Vergewissern Sie sich, dass Ihr RLE-Encoder immer am Ende jeder Scan-Zeile von Bitmap-Daten stoppt, die codiert werden. Es gibt mehrere Vorteile, um dies zu tun. Encoding nur eine einfache Scan-Zeile zu einem Zeitpunkt bedeutet, dass nur ein minimaler Buff Er-Größe ist erforderlich Codierung nur eine einfache Zeile zu einem Zeitpunkt verhindert auch ein Problem bekannt als Cross-Coding. Cross-Codierung ist die Verschmelzung von Scan-Linien, die auftritt, wenn der codierte Prozess verliert die Unterscheidung zwischen den ursprünglichen Scan-Linien Wenn die Daten der Einzelne Scan-Zeilen werden durch den RLE-Algorithmus zusammengeführt, der Punkt, an dem eine Scan-Zeile gestoppt wurde und ein anderer begann, ist verloren oder zumindest ist es sehr schwer, schnell zu erkennen. Cross-Codierung ist manchmal getan, obwohl wir dagegen raten Es kann ein kaufen Wenige zusätzliche Bytes der Datenkomprimierung, aber es kompliziert den Decodierungsprozess, das Hinzufügen von Zeitkosten Für Bitmap-Dateiformate beseitigt diese Technik den Zweck, ein Bitmap-Bild durch Scan-Zeilen an erster Stelle zu organisieren Obwohl viele Dateiformat-Spezifikationen explizit angeben, dass Scan-Zeilen sollten Einzeln codiert werden, verschlüsseln viele Anwendungen Bilddaten als kontinuierlichen Stream, ignorieren Scan-line Grenzen. Haben Sie jemals eine RLE-codierte Bilddatei, die mit einer Anwendung angezeigt werden könnte angetroffen Aber nicht mit einer anderen Cross-Codierung ist oft der Grund Um sicher zu sein, müssen Decodierung und Display-Anwendungen Cross-Coding berücksichtigen und nicht davon ausgehen, dass ein codierter Lauf wird immer am Ende einer Scan-Zeile zu stoppen. Wenn ein Encoder ist Codierung eines Bildes, wird ein Ende-von-Scan-Zeilen-Marker in die codierten Daten platziert, um die Decodierungssoftware zu informieren, dass das Ende der Scan-Zeile erreicht worden ist. Dieser Marker ist in der Regel ein einzigartiges Paket, das explizit in der RLE-Spezifikation definiert ist Kann nicht mit anderen Datenpaketen verwechselt werden End-of-Scan-Markierungen sind in der Regel nur ein Byte lang, so dass sie nicht nachteilig zur Größe der codierten Daten beitragen. Encoding Scan-Linien haben individuell Vorteile, wenn eine Anwendung zu verwenden ist Nur ein Teil eines Bildes Sagen wir, dass ein Bild 512 Scanlinien enthält und wir müssen nur Zeilen 100 bis 110 anzeigen. Wenn wir nicht wussten, wo die Scanlinien gestartet und in den codierten Bilddaten enden, müsste unsere Applikation decodieren Zeilen 1 bis 100 des Bildes vor dem Finden der zehn Zeilen, die es brauchte Natürlich, wenn die Übergänge zwischen den Scanlinien mit einer Art von leicht erkennbaren Begrenzungsmarker markiert wurden, konnte die Anwendung einfach die codierten Daten durchlesen und Markierungen zählen, bis sie zu den Zeilen kamen Erforderlich Aber dieser Ansatz wäre ein eher ineffizienter. Eine andere Möglichkeit, den Startpunkt einer bestimmten Scanlinie in einem Block von codierten Daten zu lokalisieren, besteht darin, eine Scan-Line-Tabelle zu konstruieren. Eine Scan-Line-Tabelle enthält normalerweise ein Element für jede Scanzeile In dem Bild, und jedes Element hält den Versatzwert seiner entsprechenden Abtastzeile Um das erste RLE-Paket der Abtastzeile 10 zu finden, sucht jeder Decoder zu dem im zehnten Element der Abtastzeile gespeicherten Versatzpositionswert Lookup-Tabelle Eine Scan-Line-Tabelle könnte auch die Anzahl der Bytes enthalten, die verwendet werden, um jede Scan-Zeile zu codieren Mit dieser Methode, um das erste RLE-Paket der Scan-Zeile 10 zu finden, würde Ihr Decoder die Werte des ersten addieren Neun Elemente der Scan-Line-Tabelle Das erste Paket für die Scan-Zeile 10 würde bei diesem Byte-Offset vom Beginn der RLE-codierten Bilddaten beginnen. Der Basisfluss aller RLE-Algorithmen ist der gleiche, wie in Abbildung 9-3 dargestellt . Die Teile der Lauflängen-Kodierungsalgorithmen, die sich unterscheiden, sind die Entscheidungen, die auf der Grundlage des Typs der Daten, die decodiert werden, wie die Länge der Datenläufe, durchgeführt werden. RLE-Schemata, die verwendet werden, um Bitmap-Grafiken zu codieren, werden gewöhnlich in Klassen durch den Typ des Atoms aufgeteilt Ist die grundlegendsten Elemente, die sie kodieren Die drei Klassen, die von den meisten Grafikdateiformaten verwendet werden, sind Bit-, Byte - und Pixel-Level-RLE. Bit-Level-RLE-Schemata kodieren Läufe von mehreren Bits in einer Scanlinie und ignorieren Byte - und Wortgrenzen Nur monochrome Schwarz-Weiß-1-Bit-Bilder enthalten eine ausreichende Anzahl von Bit-Läufen, um diese Klasse von RLE-Codierung effizient zu machen. Ein typisches Bit-Level-RLE-Schema kodiert Läufe von einem bis 128 Bits Länge in einem Single-Byte-Paket Signifikante Bits conta In der Laufzählung minus eins, und das höchstwertige Bit enthält den Wert des Bitlaufs, entweder 0 oder 1, die in Abbildung 9-4 gezeigt ist. Ein A-Lauf länger als 128 Pixel wird über mehrere RLE-codierte Pakete aufgeteilt. Byte-Ebene RLE Schemata kodieren Läufe von identischen Byte-Werten, ignorieren einzelne Bits und Wortgrenzen innerhalb einer Scan-Zeile Das häufigste Byte-Level-RLE-Schema kodiert Läufe von Bytes in 2-Byte-Pakete Das erste Byte enthält die Laufzählung von 0 bis 255 und die zweite Byte enthält den Wert des Byte-Laufs Es ist auch üblich, das 2-Byte-Codierungsschema mit der Fähigkeit zu ergänzen, wortwörtliche, nichtcodierte Läufe von Bytes innerhalb des codierten Datenstroms zu speichern. In einem solchen Schema sind die sieben niedrigstwertigen Bits von Das erste Byte hält die Laufzählung minus eins, und das höchstwertige Bit des ersten Bytes ist der Indikator für die Art des Laufs, der dem in Fig. 9-4 gezeigten Laufzählbyte folgt. Wenn das höchstwertige Bit auf 1 gesetzt ist, Es bezeichnet einen codierten Lauf, der in Abbildung 9-4 c Encode dargestellt ist D-Läufe werden durch Lesen des Laufwertes decodiert und wiederholen sie die Anzahl der Male, die durch die Laufzählung angegeben werden. Wenn das höchstwertige Bit auf 0 gesetzt ist, wird ein Literallauf angezeigt, was bedeutet, dass die nächsten Laufzählbytes buchstäblich aus dem codierten gelesen werden Bilddaten in Abbildung 9-4 d dargestellt Das Laufzählbyte hält dann einen Wert im Bereich von 0 bis 127 der Laufzählung abzüglich einer Byte-Ebene RLE-Schemata sind gut für Bilddaten, die als ein Byte pro Pixel gespeichert sind. Pixel - Level-RLE-Schemata werden verwendet, wenn zwei oder mehr aufeinanderfolgende Bytes von Bilddaten verwendet werden, um einzelne Pixelwerte zu speichern. Auf der Pixel-Ebene werden Bits ignoriert und Bytes werden nur gezählt, um jeden Pixelwert zu identifizieren. Codierte Paketgrößen variieren in Abhängigkeit von der Größe des Pixel-Werte, die codiert werden Die Anzahl der Bits oder Bytes pro Pixel wird in dem Bilddatei-Header gespeichert Ein Lauf von Bilddaten, die als 3-Byte-Pixelwerte gespeichert sind, kodiert zu einem 4-Byte-Paket mit einem Run-Count-Byte, gefolgt von drei Run - Wert-Bytes, die in Abbildung 9-4 dargestellt sind. Die Codierung wurde erfüllt Hod bleibt das gleiche wie bei der byte-orientierten RLE. Es ist auch möglich, eine Literal-Pixel-Laufcodierung zu verwenden, indem man das höchstwertige Bit der Runzählung wie im Byte-Level-RLE-Schema verwendet. Denken Sie daran, dass die Laufzählung auf Pixel-Ebene erfolgt RLE-Schemata ist die Anzahl der Pixel und nicht die Anzahl der Bytes in der run. Earlier in diesem Abschnitt, untersuchten wir eine Situation, wo die Zeichenfolge Xtmprsqzntwlfb tatsächlich verdoppelt in Größe, wenn komprimiert mit einer herkömmlichen RLE-Methode Jeder 1-Zeichen-Lauf in der Zeichenfolge wurde Zwei Zeichen in der Größe Wie können wir diese negative Kompression vermeiden und immer noch RLE verwenden. Normalerweise muss eine RLE-Methode irgendwie den unkomprimierten Datenstrom analysieren, um festzustellen, ob ein Literalpixel ausgeführt werden soll. Ein Datenstrom müsste viele 1- und 2 enthalten - pixel läuft, um mit einem Literal-Lauf effizient zu machen, indem man alle Läufe in ein einziges Paket kodiert. Allerdings gibt es eine andere Methode, die es ermöglicht, dass literale Läufe von Pixeln zu einem codierten Datenstrom hinzugefügt werden, ohne in p eingekapselt zu werden Ackets. Beachten Sie ein RLE-Schema, das drei Bytes verwendet, anstatt zwei, um einen in Abbildung 9-5 dargestellten Run darzustellen. Das erste Byte ist ein Flag-Wert, der angibt, dass die folgenden zwei Bytes Teil eines codierten Pakets sind. Das zweite Byte ist die Zählung Wert und das dritte Byte ist der Run-Wert Bei der Codierung, wenn ein 1-, 2- oder 3-Byte-Zeichen ausgeführt wird, werden die Zeichenwerte direkt in den komprimierten Datenstrom geschrieben. Da keine zusätzlichen Zeichen geschrieben sind, ist kein Overhead Entstanden. Wenn die Decodierung, wird ein Zeichen gelesen, wenn das Zeichen ein Flag-Wert ist, werden die Laufzählung und die Laufwerte gelesen, erweitert und der resultierende Lauf in den Datenstrom geschrieben Wenn das Zeichen gelesen wird kein Flag-Wert ist, wird es geschrieben Direkt auf den unkomprimierten Datenstrom. Es gibt zwei potenzielle Nachteile auf diese Methode. Die minimale nützliche Lauflänge Größe wird von drei Zeichen auf vier erhöht Dies könnte die Kompression Effizienz mit einigen Arten von Daten beeinflussen. Wenn der nichtcodierte Datenstrom enthält ein Zeichen va Lue gleich dem Flag-Wert, muss er in ein 3-Byte-codiertes Paket als Lauflänge von 1 komprimiert werden. Dadurch wird verhindert, dass fehlerhafte Flag-Werte im komprimierten Datenstrom auftreten Wenn viele dieser Flag-Wert-Zeichen vorhanden sind, ergibt sich eine schlechte Komprimierung Der RLE-Algorithmus muss daher einen Flag-Wert verwenden, der selten im unkomprimierten Datenstrom auftritt. Einige RLE-Schemata verwenden andere Arten von Codierungspaketen, um die Kompressionseffizienz zu erhöhen. Eines der nützlichsten dieser Pakete ist das Wiederholungs-Scan-Paket, das auch als Vertikale bekannt ist Replikationspaket Dieses Paket speichert keine realen Scan-Daten, sondern zeigt nur eine Wiederholung der vorherigen Scanzeile an Hier ist ein Beispiel dafür, wie das funktioniert. Nehmen Sie an, dass Sie ein Bild mit einer Scanlinie 640 Bytes breit und das alles haben Die Pixel in der Scanlinie sind die gleiche Farbe Es wird 10 Bytes benötigt, um Lauflänge zu codieren, vorausgesetzt, dass bis zu 128 Bytes pro Paket codiert werden können und dass jedes Paket zwei Bytes in der Größe ist S auch davon ausgehen, dass die ersten 100 Scan-Zeilen dieses Bildes alle die gleiche Farbe sind Bei 10 Bytes pro Scan-Zeile, die 1000 Bytes von Lauflängen-codierten Daten erzeugen würde Wenn wir stattdessen ein vertikales Replikationspaket verwendet haben, das nur ein Byte groß war Evtl. ein Lauflängenpaket mit einer Laufzählung von 0 würden wir einfach die Lenkung der ersten Abtastzeile 10 Bytes kodieren und ihm mit 99 vertikalen Replikationspaketen folgen 99 Bytes Die resultierenden Lauflängen codierten Daten würden dann nur 109 Bytes groß sein Wenn das vertikale Replikationspaket ein Zählbyte der Anzahl der zu wiederholenden Abtastzeilen enthält, benötigen wir nur ein Paket mit einem Zählwert von 99. Die resultierenden 10 Bytes von Abtastzeilen-Datenpaketen und zwei Bytes von vertikalen Replikationspaketen würden codieren Die ersten 100 Scan-Zeilen des Bildes, die 64.000 Bytes enthalten, als nur 12 Bytes - eine beträchtliche Einsparung. Figur 9-6 veranschaulicht 1- und 2-Byte vertikale Replikationspakete. Leider sind Definitionen von vertikalen Replikationspaketen Anwendung d Ependent Mindestens zwei gängige Formate, WordPerfect Graphics Metafile WPG und GEM Raster IMG verwenden die Verwendung von Wiederholungs-Scan-Zeilenpaketen zur Verbesserung der Datenkomprimierungsleistung WPG verwendet ein einfaches 2-Byte-Paketschema, wie zuvor beschrieben Wenn das erste Byte eines RLE-Pakets ist Null, dann handelt es sich um ein vertikales Replikationspaket Das nächste Byte, das folgt, gibt die Anzahl der Wiederholungen der vorherigen Scanzeile an. Das GEM-Rasterformat ist komplizierter Die Bytefolge 00h 00h FFh muss zu Beginn eines codierten Scans erscheinen Zeile, um ein vertikales Replikationspaket anzuzeigen Das Byte, das dieser Sequenz folgt, ist die Anzahl von Malen, um die vorherige Scanzeile abzüglich einer zu wiederholen. Viele der Konzepte, die wir in diesem Abschnitt behandelt haben, sind nicht auf RLE beschränkt. Alle Bitmap-Komprimierungsalgorithmen müssen das berücksichtigen Konzepte der Cross-Codierung, sequentielle Verarbeitung, effiziente Datencodierung basierend auf den zu codierenden Daten und Möglichkeiten zur Erkennung und Vermeidung von negativer Kompression. Die meisten Bücher auf Daten komprimieren Ionen haben Informationen über Lauflängen-Codierungsalgorithmen Die folgenden Referenzen enthalten alle Informationen über RLE. Held, Gilbert, Datenkomprimierungstechniken und Anwendungen, Hardware - und Software-Überlegungen zweite Auflage, John Wiley Sons, New York, NY, 1987.Lynch, Thomas D Datenkompressionstechniken und - anwendungen Lifetime Learning Publikationen, Belmont, CA, 1985.Nelson, Mark R Das Datenkomprimierungsbuch MT Books, Redwood City, CA, 1991.Storer, James A Datenkomprimierungsmethoden und Theorie Informatik Presse, Rockville, MD, 1988.Diese Seite ist aus der Enzyklopädie der Grafik-Dateiformate entnommen und wird von O Reilly unter der Creative Common Attribution-Lizenz lizenziert. Um die Verteilung der Läufe von Einsen in binären Strings. In diesem Papier, leiten wir die Anzahl der binären Strings, die enthalten , Für eine gegebene ikik genau ikik Läufe von 1 s Länge kk in allen möglichen binären Strings der Länge nn 1 kn 1 kn Solch ein Wissen über das Verteilungsmuster von Läufen von 1 s in binärer St Ringe eignen sich in vielen Ingenieuranwendungen zum Beispiel bei der Datenkomprimierung, bei den Buscodierungstechniken zur Reduzierung von Übersprechen im VLSI-Chipdesign, bei der Rechenarithmetik mit redundantem Binärzahlsystem und dem Entwurf energieeffizienter Kommunikationsschemata in drahtlosen Sensornetzwerken durch Transformation von Läufen von 1 s In komprimierte Informationsmuster, unter anderem präsentieren wir hier einen generationsfunktionsorientierten Ansatz, um eine Lösung für dieses Zählproblem darzustellen. Unsere experimentellen Ergebnisse zeigen, dass für die am häufigsten verwendeten Dateiformate die beobachteten Verteilungen von exakt ikik Läufen der Länge kk 1 kn 1 kn genau den theoretisch abgeleiteten Verteilungen folgen, für eine gegebene nn Für n 8 n 8 finden wir, dass die experimentell gewonnenen Werte für die meisten Dateiformate innerhalb von 5 5 der theoretisch gewonnenen Werte für alle ikik Läufe der Länge kk 1 kn 1 kn auch übereinstimmen , Die Wurzel mittlere quadratische RMS-Werte dieser Abweichungen über alle in diesem Papier untersuchten Dateitypen sind weniger als 5 fo Rn 8 n 8 Angesichts dieser Tatsachen könnten die in diesem Papier vorgestellten Ergebnisse in verschiedenen Anwendungsdomänen nützlich sein, wie die oben erwähnten. Bernoulli s trial. Run distribution. Counting problem. Generating function. Run statistics.1 Einleitung. With Das Aufkommen der digitalen Computer, binäre Sequenzen haben in der Informatik große Bedeutung erlangt, wo sie Anwendung finden bei der Codierung von Daten sowie Anleitungen Beispiele für solche Anwendungen umfassen Lauflängencodierung RLE von binären Strings, die in Daten - und Bildkompression verwendet werden , Die Verwendung von redundantem Binärzahlsystem in der Computerarithmetik, das Entwerfen energieeffizienter Datenkommunikationsschemata in drahtlosen Sensornetzwerken durch die Umwandlung von langen Läufen von 1 s mit geeignet codierten Nachrichten, die weniger Energie benötigen, und so weiter. Run-length encoding findet vielfältige Anwendung im Computer Wissenschaft, wie zB Daten - und Bildkompression 1 Als Beispiel sind die LZ77-basierten Datenkompressionsalgorithmen eine Verallgemeinerung von Lauflängencodi Ng, die von Läufen von Zeichenfolgen profitieren können Daten, die lange Läufe von 1 s haben, wie zB Tonproben, können nach dem Anwenden eines prädiktiven Filters wie der Delta-Codierung ausgeführt werden. 3 3 Messom et al. Führten eine Echtzeit ein Bildverarbeitungsalgorithmus 4 basierend auf RLE für eine visionbasierte intelligente Steuerung eines Humanoid-Robotersystems Nagasaka und Miyatake schlugen eine Echtzeit-Videoszenen-Identifikationsmethode 5 vor, die die Lauflängencodierung von Video-Merkmalssequenzen verwendet. Tagaki et al. Und De et al 7 präsentierten Hochgeschwindigkeits-VLSI-Multiplikationsalgorithmen, die auf die Umwandlung von Binärdaten in redundante Zahlensysteme zurückgreifen, um eine Übertragungsausbreitung zu vermeiden und eine konstante Zeitzugabe zu erreichen, indem Transformationen auf Läufen von 1 s verwendet werden. Für den Verkehr kann die Verwendung der Lauflängencodierung in Verbindung mit der Delta-Codierung führen Zu bemerkenswerten Verbesserungen der Antwortgröße und der Ansprechverzögerung für eine wichtige Teilmenge von Inhaltstypen 2 3. Eine Komprimierungsvorrichtung, die sowohl die Lauflängencodierung als auch die Statistische Kodierung Das Lauflängencodierungsschema verwendet ein Flag-Byte-Symbol, das zwischen einem Zeichensignal und einem Lauflängensymbol angeordnet ist. Das statistische Codierungsverfahren verwendet mehrere statistische Codiertabellen, die auf der Grundlage der zuvor auftretenden Daten ausgewählt werden. 17. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass es sich um Informationssymbole handelt, die aus Binärdaten codiert sind, mit :Run-Längencodiermitteln zum Codieren der Informationssymbole, um Lauflängen-codierte Daten mit einem Zeichensymbol zu erzeugen, das ein wiederholtes Informationssymbol, ein Flag, anzeigt Symbol, das die Existenz eines Laufs angibt, und ein Lauflängensymbol, das die Anzahl der wiederholten Informationssymbole angibt. Statistisches Codiermittel zum statistischen Codieren der Lauflängencodedaten in Übereinstimmung mit einer von mehreren statistischen Codiertabellen, die durch ein Zeigersignal ausgewählt werden, das während statistischer erzeugt wird Codierung von vorherigen Lauflängen-codierten Daten und zum Erzeugen eines Zeigersignals, um eine statistische Codiertabelle für nachfolgende Lauflängen-codierte Daten auszuwählen. Mittel zum Erfassen des Auftretens der Informationssymbole in den Daten, die dem Flag-Symbol entsprechen, undMittel zum Codieren des Signals Informationssymbole in den Daten, die dem Flagsymbol entsprechen, als ein Doppelpunkt E Flag-Symbol, um das Flag-Symbol von den Informationssymbolen in den Daten zu unterscheiden. Das System nach Anspruch 1, das ferner umfasst: Mittel zum statistischen Codieren des Flag-Symbols, um eine vorbestimmte Anzahl von Bits zu haben, die gleich der Hälfte der Anzahl von Bits in einem Byte ist Des Flaggensymbols 3 ist. System nach Anspruch 2, wobei die mehreren statistischen Codierungstabellen eine Nulltabelleneinrichtung zum Erzeugen eines Ausgangssignals umfassen, das unabhängig von statistischen Wahrscheinlichkeiten des Auftretens der Informationssymbole in den Daten ist. Elektrische Tabelleneinrichtung zum statistischen Codieren der Daten Um die Komprimierung des Buchstabencharaktertextes zu maximieren. Zumerische Tabelleneinrichtung zum statistischen Codieren der Daten, um die Komprimierung von numerischem Zeichentext zu maximieren.4 System nach Anspruch 3, wobei die Nulltabelleneinrichtung, die generische Tabelleneinrichtung und die numerische Tabelleneinrichtung Nachschlagtabellen umfassen, die speichern Statistische Translationen der Lauflängen-codierten Daten an Adreßstellen entsprechend den Lauflängen-codierten Daten a Nd die Zeigersignale zum Auswählen einer statistischen Codiertabelle für die nachfolgenden Lauflängencodedaten.5 System nach Anspruch 4, wobei die Zeigersignale eine vorbestimmte Menge an Hysterese an das System liefern, um ein Thrashing zwischen den statistischen Codiertabellen zu verhindern, indem eine vorbestimmte Menge ermöglicht wird Der Erweiterung von vorbestimmten Informationssymbolen vor dem Anzeigen einer Änderung zwischen den statistischen Codiertabellen.6 Ein System zum Komprimieren von Byte-formatierten Daten, um komprimierte Daten zu erzeugen und die komprimierten Daten zu dekomprimieren, um dekomprimierte Byte-formatierte Daten zu erzeugen, umfassend. Run-Längencodiermittel zum Erzeugen der Lauflänge Codierte Daten mit einem Zeichenbyte, einem Flag-Byte und einer Lauflängen-Byte. Zeit-Tabelleneinrichtung zum statistischen Codieren der Lauflängen-codierten Daten, um die komprimierten Daten gemäß einer vorbestimmten statistischen Codierungs-Nachschlagtabelle zu erzeugen, die aus mehreren statistischen Codierungs-Nachschlagtabellen ausgewählt ist, durch a Zeigersignal aus Die vorbestimmte statistische Codierungs-Nachschlagtabelle während eines vorherigen statistischen Codierungsprozesses und in der vorbestimmten statistischen Codierungs-Nachschlagtabelle an Adreßstellen gespeichert ist, die den Lauflängen-codierten Daten entsprechen, die statistisch codiert sind. Schildtischmittel zum statistischen Decodieren der komprimierten Daten zu erzeugten statistisch decodierten Daten in Übereinstimmung mit einer vorbestimmten statistischen Decodierungs-Nachschlagtabelle, die aus mehreren statistischen Decodierungs-Nachschlagtabellen ausgewählt ist, durch ein Zeigersignal, das von der vorbestimmten statistischen Decodierungs-Nachschlagetabelle während eines vorherigen statistischen Decodierungsprozesses erzeugt und an Adressenpositionen gespeichert wird, die den komprimierten Daten entsprechen, die von der Speichereinrichtung empfangen werden Längendecodiermittel für die Lauflängendecodierung der statistisch decodierten Daten, die ein Zeichenbyte, ein Flagbyte und ein Lauflängenbyte umfassen, um die dekomprimierten Byte formatierten Daten zu erzeugen.7 Das System nach Anspruch 6, das ferner umfasst: Mittel zum Erfassen des Auftretens Die dem Flag-Byte entspricht. Mittel zum Codieren der Byte-formatierten Daten, die dem Flag-Byte entsprechen, als ein Doppel-Flag-Byte, um das Flag-Byte von den Byte-formatierten Daten zu unterscheiden, die dem Flag-Byte entsprechen.8 Das System nach Anspruch 7 Wobei der vorherige statistische Codierungsprozess einen statistischen Codierungsprozess umfasst, der unmittelbar vor der statistischen Codierung der Lauflängen-codierten Daten auftritt, und der vorherige statistische Decodierungsprozess einen statistischen Decodierungsprozess umfasst, der unmittelbar vor der statistischen Decodierung der komprimierten Daten PG, 39.9 auftritt System nach Anspruch 8, wobei die mehreren statistischen Codierungstabellen. null-Tabellenmittel zum Erzeugen der komprimierten Daten mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit, die unabhängig von dem Auftreten der Lauflängen-codierten Daten ist, umfasst. Elektrische Tabelleneinrichtung zum statistischen Codieren der Lauflängen-codierten Daten zu Maximieren Sie die Kompression des Buchstabenzeichens text. numer IC-Tabellenmittel zum statistischen Codieren der Lauflängen-codierten Daten, um die Komprimierung von numerischem Zeichentext zu maximieren.10 Ein System zum statistischen Codieren von Informationssymbolen in einem Datenstrom, umfassend. Mehres statistisches Codierungstabellenmittel zum Komprimieren eines aktuellen Informationssymbols in dem Datenstrom von Die Informationssymbole in Übereinstimmung mit einer spezifizierten statistischen Codiertabelle, die eine aus einer Vielzahl von statistischen Codiertabellen mit darin gespeicherten statistischen Codierungsdaten ist, die einer Vielzahl von Klassifikationen der Informationssymbole entsprechen, zum Auswählen der spezifizierten statistischen Codiertabelle auf der Grundlage eines vorbestimmten Klassifizierung eines vorherigen Informationssymbols chronologisch unmittelbar vor dem aktuellen Informationssymbol, wobei die vorgegebene Klassifizierung des vorherigen Informationssymbols einer der Vielzahl von Klassifikationen entspricht.11 Ein System zur statistischen Kodierung von Informationssymbolen in einem Datenstrom Umfassend. Mehrere statistische Codierungstabellenmittel zum Komprimieren eines aktuellen Informationssymbols in dem Datenstrom der Informationssymbole in Übereinstimmung mit einer spezifizierten statistischen Codiertabelle, die eine aus einer Vielzahl von statistischen Codiertabellen mit darin gespeicherten statistischen Codierungsdaten ist, die einer Vielzahl entsprechen Von Klassifikationen der Informationssymbole. Mittel zum Auswählen der spezifizierten statistischen Codiertabelle auf der Grundlage einer vorbestimmten Klassifizierung eines vorherigen Informationssymbols entsprechend einer der Vielzahl von Klassifikationen. Mittel zum Speichern eines Zeigersignals mit dem vorherigen Informationssymbol, um das spezifizierte statistische auszuwählen Kodiertabelle basierend auf der vorbestimmten Klassifikation des vorherigen Informationssymbols.12 System nach Anspruch 11, wobei die Mehrfach-Statistik-Codierungstabelleneinrichtung Nachschlagetabellen umfasst, die die statistischen Codierungsdaten an Adressenpositionen speichern, die dem Informationssymbol entsprechen S.13 Ein System zur statistischen Kodierung von Informationssymbolen in einem Datenstrom, umfassend. Mehres statistisches Codierungstabellenmittel zum Komprimieren eines aktuellen Informationssymbols in dem Datenstrom der Informationssymbole in Übereinstimmung mit einer spezifizierten statistischen Codiertabelle, die eine von mehreren ist Von statistischen Codiertabellen mit darin gespeicherten statistischen Codierungsdaten, die einer Vielzahl von Klassifikationen der Informationssymbole entsprechen, wobei die Mehrfach-Statistik-Codierungstabelleneinrichtung aufweist. Nichttischmittel zum Speichern der statistischen Codierungsdaten mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit, die unabhängig von dem Auftreten der Information ist Informationssymbole. Elektrische Tabellenmittel zum Speichern der statistischen Codierungsdaten mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit, um die Komprimierung von Buchstabenzeichentext zu erhöhen. Zumerische Tabelleneinrichtung zum Speichern der statistischen Codierungsdaten mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit, um die Kompression von Ziffernzeichner zu erhöhen, undMittel zum Auswählen Wobei die spezifizierte statistische Codiertabelle auf einer vorbestimmten Klassifikation eines vorherigen Informationssymbols entsprechend einer der Vielzahl von Klassifikationen basiert.14 Ein System für Lauflängencodierungsbyte-formatierte Daten, umfassend. Mittel zum Erzeugen eines Zeichenbytes, das ein wiederholtes Byte des formatierten Bytes identifiziert Data. Mittel zum Erzeugen eines Lauflängenbytes, das eine Anzahl von wiederholten Bytes in einem Ablauf der Byte-formatierten Daten angibt. Mittel zum Erzeugen eines Flag-Bytes, das aus einem nicht selten vorkommenden Byte der Byte-formatierten Daten besteht, wobei das Flag-Byte sequentiell zwischen dem Zeichen angeordnet ist Byte und der Lauflängenbyte. Mittel zum Erzeugen eines Doppel-Flag-Bytes während der Lauflängencodierung des nicht selten auftretenden Bytes, das als Flag-Byte ausgewählt wurde, um das Flag-Byte von dem nicht selten vorkommenden Byte in den formatierten Daten zu unterscheiden.15 Ein Verfahren zum Komprimieren von Informationssymbolen Mit den Schritten der Rasterlänge, die die Informationssymbole codiert, um eine Datenstrom von Lauflängen-codierten Symbolen mit einem Zeichensymbol, das ein wiederholtes Symbol der Informationssymbole angibt, ein Flag-Symbol, das die Existenz des wiederholten Symbols in den Lauflängen-codierten Daten angibt, und ein Lauflängensymbol, das eine Anzahl der wiederholten Symbole in a bezeichnet Laufzeit des Lauflängen-codierten Symbols. Statuscodieren des Datenstroms der Lauflängen-codierten Symbole durch eine Vielzahl von statistischen Codiertabellen mit darin gespeicherten statistischen Codierungsdaten zum statistischen Codieren der Lauflängen-codierten Symbole in Übereinstimmung mit vorbestimmten Klassifikationen der laufenden Längenlänge Symbole, die eine spezifizierte statistische Codiertabelle der Mehrzahl der statistischen Codiertabellen für ein aktuelles Lauflängen-codiertes Symbol auf der Grundlage einer spezifizierten Klassifikation eines vorherigen Lauflängen-codierten Symbols auswählen, das zeitlich vor dem aktuellen Lauflängen-codierten Symbol in dem Datenstrom liegt Der Lauflänge codierten Symbole und Starten eines Zeigersignals mit der statistischen Codiertabelle, um die spezifizierte statistische Codiertabelle auszuwählen.16 Verfahren nach Anspruch 15, ferner umfassend den Schritt des Bereitstellens von Lookup-Tabellen zum Speichern der statistischen Codierungsdaten an Adreßstellen, die den Lauflängen-codierten Symbolen entsprechen. 17 A method of compressing and decompressing information symbols comprising the steps of. run length encoding said information symbols to produce a data stream of run length encoded symbols having a character symbol identifying a repeated symbol of said information symbols, a flag symbol byte indicating the existence of a run, and a run length symbol indicating a number of repeated symbols of said run length encoded data. statistically encoding a current run length encoded symbol in said data stream of said run length encoded symbols with a specified compression table which is one of a plurality of compression tables having statistical encoding data stored therein for statistically en coding said run length encoded symbols in accordance with a predetermined classification of said run length encoded symbols to produce compressed data comprising the steps of. reading said current run length encoded data symbol as an address code in a lookup table having said statistical encoding data stored at an address location corresponding to said address code. generating a statistical translation output from said statistical encoding data stored at said address location. generating a pointer signal from pointer signal data stored at said address location. determining if said current run length encoded data symbol is a first symbol of said data stream. selecting a predetermined compression table for said first symbol. selecting said specified compression table in accordance with said pointer signal generated for said previous run length encoded symbol for data other than said first symbol. selecting said specified compression table based upon said predetermined classification of a previo us run length encoded symbol which is chronologically previous to said current run length encoded symbol in said data stream of said run length encoded symbol. statistically decoding said compressed data to produce statistically decoded data using one of a plurality of statistical decoding tables selected in accordance with a selection process dependent upon the order of said compressed data such that selection data of said selection process is inherent in said order of said compressed data and. run length decoding said statistically decoded data to produce decompressed information symbols. BACKGROUND OF THE INVENTION.1 Field of Invention. The present invention pertains generally to data processing and more particularly to data compression.2 Description of the Background. Various methods of compressing data have been developed over the past few years Because of the increased use of computer systems, requirements for storage of data has consistently increased Consequently, it has been desira ble to compress data for the purpose of speeding both transmission and storage of the data Additionally, data compression reduces the physical space required to store data. Of the data compression techniques developed in the prior art, two techniques appeared to be of particular importance to the present invention The first technique is known as run length encoding wherein a series of repetitive data symbols are compressed into a shorter code which indicates the length of a code and the data being repeated A large number of different ways of run length encoding have been developed However, most methods require buffering of data to look ahead in the data stream to determine when a run i e a series of repetitive characters exists. Statistical encoding techniques comprise techniques for characterizing data according to its statistical probability of occurrence Data with a higher probability of occurrence is encoded with a shorter code than data having a lesser probability of occurrence For example, the American National Standard Code for Information Interchange ASCII and the Extended Binary Coded Decimal Interchange EBCDIC comprise standard formatting schemes in which numbers, letters, punctuation, carriage control statements and other data are assigned various hexidecimal positions in a data formatting scheme using 8-bit bytes These alphanumeric symbols, which are assigned different positions depending upon the standard used, have differing probabilities of occurrence Since a space or an e has a much higher probability of occurrence than a y or a z or other nonfrequently occurring hexidecimal numbers, the space or e is encoded into a code of a lesser number of bits, e g 3 or 4 bits, rather than the standard 8 bit per byte code for these alphanumeric symbol On the other hand, alphanumeric symbols such as y and z that have a much lower probability of occurrence are encoded into a code having more bits than the standard 8 bit byte code used in ASCII and EBCDIC standards, e g y and z may have 11 bits. This concept of statistical encoding was first introduced by David A Huffman, A Method for Construction of Minimum-Redundancy Code, Proceedings of the IRE, Volume 40, Pages 1098-1101 September, 1952 This article describes a method of obtaining maximum entropy for a given database by examining the probability of occurrence of data in the database. Huffman statistical encoding techniques are also disclosed by George Grosskopf, Jr Generating Huffman Codes, Computer Design, June 1983, pages 137-140 Both of these citations are specifically incorporated herein by reference for all that they disclose. The Huffman Code generated as a result of the statistical encoding employed, is a code which can be uniquely identified as it is read in a serial fashion In other words, the encoded data is uniquely arranged so that no ambiguity exists in identifying a particular encoded word as the bits of the code are read in a serial fashion Consequently, flagging signals and other e xtraneous data is not required in the encoded database. A problem with the Huffman statistical encoding technique is that the statistical probability of occurrence of particular alphanumeric symbols in any database will be different depending upon the data in the database, the formatting technique used i e ASCII, EBCDIC, or other formatting technique , the nature of the database and various other factors Several techniques have been used to overcome these disadvantages For example, one technique which has been used is to study the particular database to be encoded and generate a statistical encoding table for each particular database The disadvantage of this technique is that the database must be read and studied prior to statistical encoding and cannot, therefore, be encoded as the data is received for the first time. Another technique which has been used is to study large quantities of data to produce a statistical encoding table which is generally applicable to most databases Although compression of data can be achieved to some extent, in many cases the data is expanded because the particular database does not match the statistical probability set forth in the generic table used to encode the data Additionally, maximum compression and maximum entropy of the data encoded is not achieved with this sort of generic database. A pre-examination search was performed for the present invention Several references, set forth below, were uncovered which have particular pertinence to the present invention. The Franaszek patent discloses a multilevel pulse transmission system which employs codes having three or more alphabets In accordance with the Franaszek disclosure, a binary pulse signal is converted for transmission into a pulse signal having n possible levels in accordance with the code having three or more alphabets The input signal is divided into 4-bit words and converted to a multilevel signal using the first alphabet The DC value of a multilevel signal is then measured The DC sum value constitutes the average value of the data If the DC sum value is equal to one, the code used is transmitted in the first alphabet If the DC sum value is 4, the binary data is converted to the second alphabet If the DC sum value of the first alphabet is 2 or 3, the binary data is converted to the third alphabet. Although the Franaszek reference uses multiple tables for encoding, Franaszek requires data to first be encoded with a first alphabet to determine the proper alphabet to use for encoding In other words, each byte must first be studied to determine its DC sum value prior to selecting the proper alphabet to be used for encoding. The Pirsch patent discloses a run length encoding technique for multilevel signals The Pirsch technique is particularly well-suited for video encoder applications wherein error values are produced based upon a picture element predictive technique The frequently occurring values comprise a zero error signal Pirsch divides the input data into 9-bit words and then divides these 9-bit words into two groups comprising frequently occurring signals and nonfrequently occurring signals Frequently occurring signals comprise 9 zero bits Nonfrequently occurring signals comprise anything other than 9 zero bits Pirsch then determines the number of times the frequently occurring and nonfrequently occurring signals are produced to provide a run length signal Statistical encoding techniques are also used to encode the run length number for frequently occurring signals Statistical encoding techniques are also used to encode the run length number for nonfrequently occurring signals. The Pirsch patent uses statistical encoding of run length encoded data and uses statistical encoding with two different tables depending upon whether the data consists of frequently or nonfrequently occurring data As in Franaszek, the presently occurring data is analyzed to perform grouping into frequently and nonfrequently occurring data Consequently, Pirsch stu dies and analyzes the data, as does Franaszek, prior to statistically encoding the data The process of studying data requires extra hardware implementation and is time consuming because of the decision process which must take place during the statistical encoding process. The Subramaniam patent discloses compression and decompression of digital image data using run length encoding and Huffman statistical encoding The data is grouped into WB and BW runs Symbols are generated indicating the length of each of the runs The symbols are then statistically encoded using statistical data stored in a PROM The binary data of the symbol constitutes an address in the PROM which stores the statistical data A special symbol is generated to indicate a change from a WB to a BW run, and vice versa. Subramaniam is similar to Franaszek and Pirsch in that the data is studied and grouped into WB and BW runs prior to statistical encoding Again, this is a slow process and requires additional hardware implement ation. The Brickman et al patent discloses methods of compressing data for text processing Brickman discloses a system wherein each word received is compared with a word library If the word is found in the library, only the word address is transmitted If the word is not found, it is added to the library. The Wernikoff patent discloses a data compression technique wherein data words are encoded by a plurality of encoders The Wernikoff system then determines the encoder that provides the most compression of the signal to be transmitted Tagging symbols are transmitted to identify the type of encoding used This technique is implemented in a facsimile transmission run length encoding scheme. Wernikoff et al requires studying of the data to determine which table has produced maximum compression Additionally, Wernikoff requires the use of tagging symbols as part of the data to indicate the encoding table used so that the data can be decoded. Consequently, the prior art has failed to show a system for compression of data using both run length encoding and statistical encoding which minimizes implementation of hardware, maximizes compression and does not require analyzation of the current data to determine the statistical encoding technique to be used to statistically encode the data. SUMMARY OF THE INVENTION. The present invention overcomes the disadvantages and limitations of the prior art by providing a data compression system which employs both run length encoding and statistical encoding in a manner which speeds processing and minimizes implementation of hardware to produce a highly compressed data output The present invention may therefore comprise a system for compressing data having alphanumeric symbols encoded from binary data comprising, run length encoder for encoding alphanumeric signals to produce run length encoded data having a character byte indicating a repeated character, a flag byte indicating the existence of a run and a run length byte indicating the number of the repeated characters, and a statistical encoder for statistically encoding the run length encoded data in accordance with one of several statistical encoding tables selected by a pointer signal produced during statistical encoding of previous run length encoded data, and for generating a pointer signal to select a statistical encoding table for subsequent run length encoded data. The present invention may also comprise a method of compressing byte formatted data comprising the steps of, run length encoding the byte formatted data to produce a data stream of run length encoded bytes having a character byte indicating a repeated byte of the byte formatted data, a flag byte indicating the existence of the repeated byte in the run length encoded data, and a run length byte indicating a number of repeated bytes in a run of the run length encoded bytes, statistically encoding the data stream of the run length encoded bytes by a plurality of statistical encoding compression tables having s tatistical encoding data stored therein for statistically encoding the run length encoded bytes in accordance with predetermined classifications of the run length encoded bytes, and, selecting a specified statistical encoding compression table of the plurality of statistical encoding tables for a current run length encoded byte based upon a specified classification of a previous run length encoded byte which is chronologically previous to the current run length encoded byte in the data stream of the run length encoded bytes. The advantages of the present invention are that a run length encoding scheme is used wherein the run length encoded data comprises a character byte, a flag byte and a run length byte, in that order Since the flag byte is between the character byte and run length byte, the run length byte and character byte can be directly loaded into a register without buffering during the decoding process for both forward and reverse reading of the data Also, during the encoding p rocess, runs are generated by comparison of successive symbols, rather than buffering an entire run to determine a beginning and ending point This greatly reduces the amount of hardware required and allows the data to be processed in a rapid manner. This statistical encoding technique of the present invention does not require analyzation of a current data point to select a statistical encoding technique, but rather, uses prior data to indicate the technique to be used In this manner, multiple statistical encoding tables can be used to optimize compression of data and produce minimum redundancy Hence, the Huffman encoding technique used in the present invention is non-ambiguous and the order of the data inherently includes the statistical technique to be used for decoding This eliminates the necessity for tagging signals of the data to indicate the decoding system to use, which would otherwise expand the encoded database. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS. An illustrative and presently pre ferred embodiment of the invention is shown in the accompanying drawings, wherein. FIG 1 is a schematic block diagram illustrating the manner in which the compression decompression techniques of the present invention can be employed. FIG 2 is a schematic block diagram further defining the manner in which the present invention can be employed. FIG 3 is a schematic block diagram of a run length encoder. FIG 4 is a schematic flow diagram illustrating the manner of operation of the combinational logic device of FIG 3.FIG 5 is a schematic block diagram of a statistical encoder. FIG 6 is a schematic block diagram of a statistical decoder. FIG 7 is a schematic block diagram of a run length decoder. FIG 8 is a schematic flow diagram illustrating the manner of operation of the combinational logic device of FIG 7.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT OF THE INVENTION. FIG 1 is a schematic block diagram illustrating the manner in which the compression decompression system 10 of the present inv ention can be employed in the transfer of data from a host computer 12 to a storage device 14 and vice versa Although FIG 1 illustrates one implementation of the present invention, the present invention can also be employed to compress and or decompress data in any data translation or transmission system desired For example, the present invention can be used to compress and or decompress data in a data transmission system for a facsimile system between two remote locations Additionally, the present invention can be used for compressing and or decompressing data during transmission of data within a computer system. FIG 2 is a schematic block diagram illustrating the manner of compression and decompression used in the present invention Compression is accomplished, in accordance with the present invention, by run length encoding in a run length encoder 16 The run length encoded data produced at the output of run length encoder 16 is then statistically encoded in statistical encoder 18 The decoding process of the present invention is accomplished by statistically decoding the statistical encoded data in statistical decoder 20 The statistical decoded data from statistical decoder 20 is then run length decoded in run length decoder 22.Run length encoder 16 comprises the first stage in the compression process Run length encoder 16 scans the data for characters which repeat themselves in the data stream from host computer 12 and replaces any detected runs of repeated characters with a repetition group comprising. x is the character repeated. G gamma is a flag character indicating the existence of a run and. n is the number of repetitions of the character in the run i e the run length. The data stream from host computer 12 comprises byte formatted data usually consisting of 8-bit bytes Each of the 8-bit bytes, ranging from 0 to 256 0 to FF in hexidecimal , is assigned a specific alphanumeric character which can comprise a number, letter, punctuation, carriage control statement or other function Formatting schemes such as ASCII and EBCDIC are used to assign the alphanumeric character positions within the range of 0 to FF in hexidecimal. Since the flag byte must comprise one of the data points in the range of data from 0 to FF, confusion and ambiguity would exist if the flag byte appeared in the data stream from host computer 12 In fact, this is one of the reasons why the run length encoding technique utilized in the present invention has not been used in the prior art. A detailed study was made of a large number of databases using various formatting schemes to select a symbol which rarely appears in the data to be compressed and which has a fairly high value to allow for long run lengths The studies have indicated that the values in the range of FA to FF hexidecimal are good choices with either FD or FE being the best If FD is chosen as the symbol for the flag byte, legal values for n are from 3 to FC Values of less than 3 are not allowed since no data compressio n is attained and those larger than FC are not allowed since they would be mistaken for the flag byte Allowing a repetition count of 3 when no compression is realized reduces the complexity of the hardware by decreasing the look ahead requirements of the algorithm. To overcome the pathological case of the remote possibility of FD the selected flag byte G occurring in the byte formatted data stream from host computer 12, a technique has been devised in accordance with the present invention for distinguishing this data from the flag byte In the event that a flag byte appears in the data stream from host computer 12 it is replaced with 2 flag bytes FD FD to distinguish data from a repetition group in manner which is easy to detect in hardware with a minimum of buffering If a data stream is encountered which consists entirely of flag bytes, 100 expansion of the database will occur, i e the database will be twice the size of the original database To reduce the likelihood of the expansion, th e number of bits selected for the flag byte in statistical encoder 18 is artifically set at 4-bits in an 8-bit per byte database By assigning the flag byte half of the number of bits of a standard byte, a double flag byte does not expand the database whatsoever Consequently, if an entire stream of flag bytes exists in the data stream from host computer 12, which is a highly unlikely occurrence, expansion of the data from statistical encoder 18 will not result. Additionally, since the flag byte is always surrounded by the character symbol x or the run length number n , a double flag byte can always be distinguished during decompression from a flag byte in the raw data. The statistical encoder 18 uses a Huffman encoding technique disclosed by Huffman, supra, to transform each symbol to a code having a varying number of bits per byte depending upon the probability of occurrence to produce a nearly maximum information density signal i e a signal having maximum information entropy This is ach eived by encoding each symbol received from run length encoder 16 with a variable length transformation of which the length is a function of the degree of probability of appearance of that particular character As an example, consider the following binary code of 4-bits with a non-linear distribution of probability, as set forth in Table 1.Any data set which has a probability distribution which matches the probability distribution set forth in Table 1 will be compressed by 18 when operated on by the Huffman code The weight value of the symbol is the product of the probability of occurrence of the symbol in the data stream and the number of bits The weight value of each character indicates an average contribution of that character to the statistically encoded data The sum of the weights, as illustrated in Table 1, is 3 29 By dividing the total number of bits, i e 4, by the sum of the weights, a value of 0 82 is obtained This number, subtracted from 1, gives the percentage of compression produced by statistically encoding the data, i e 1 00-0 82 0 18 or 18 compression. Optimum Huffman encoding can be achieved for every record compressed if the data is pre-scanned and a unique vocabulary or translation table is assigned from the resulting probabilities As pointed out in the background of the invention, there are a number of disadvantages and limitations to studying the data in this manner prior to statistical encoding Some of these disadvantages include the necessity of using peripheral devices, the inability to scan the entire record prior to statistical encoding and the expansion of data resulting from storing unique translation tables for each record, which can run as large as 500 bytes As also set forth in the background of the invention, by studying large amounts of data, a generic vocabulary can be created which will work well for a majority of records although it is not optimum for any given one. To optimize the statistical encoding process for a database having a large range of data characteristics, the present invention uses a plurality of translation tables which are each specifically designed to optimize compression for certain types or classifications of data For example, a generic translation table may be generated for general purpose data, while a numeric table may be generated to translate numeric data Similarily, an EBCDIC table may be generated to translate EBCDIC data and a ASCII table may be generated to translate ASCII data Consequently, various translation tables can be used to optimize the translation of different types or classifications of data. The present invention utilizes a null table which does not statistically encode the data, but rather, produces an output which has the same number of bits as the input for each symbol The null table provides one to one mapping of data The weight of the statistical encoding vocabulary of a null table is 8 The present invention also uses a generic table which was created as a result of a st udy of large amounts of data The generic table has a weight of approximately 6 4, resulting in a compression of 20 if data exactly matches that predicted by the study The third table of the present invention is tuned to compress EBCDIC numbers F0-F9 hexidecimal The numeric table has a weight of 5 7 resulting in a compression of 28 if all of the symbols are numbers Of course, these tables are only exemplary of the manner of implementing the present invention and other suitable tables can be used to employ the concepts of the present invention. Since only one table of the three tables can be used to compress any given input byte and the procedure for determining which table to use is fixed, so as to allow deterministic decoding, the basic strategy of statistical encoding is to remain in the generic table as long as a current byte in the stream of data bytes is compressing well and is not an EBCDIC number F0-F9 hex If the symbol expands badly in the generic table, the next symbol is direct ed to the null table and the statistical encoding process remains in the null table until the null table indicates that compression would result in another table If a number is encountered, the data stream is directed to the numeric table and remains in the numeric table as long as numbers are being encoded. The manner of selecting the statistical encoding table of the present invention is based on the concept that things tend to remain the same rather than change This concept is demonstrably apparent in physics in the form of momentum and inertia In accordance with the present invention, the translation table selected for a current byte is based upon a pointer signal which is generated during the statistical encoding process for the data byte chronologically immediately preceding the current data byte In other words, the present invention relies upon data which is encoded previously to the current data in the data byte stream This constitutes a fundamental difference over prior art dev ices which study the current data to select the statistical encoding process to be used for the current data In accordance with the present invention, selection information is available when data is read such that the encoding process is not delayed by the necessity to study the data. The statistical encoding tables which are used in the present invention are adjusted from the anticipated probabilities of the data in two ways As described above, although the occurrence of a flag byte FD in the raw data is extremely low, the probability of the flag byte in the statistical probabilities stored in the tables is raised to the point where it translates into a code having half of the number of bits of the alphanumeric symbol For example, if the alphanumeric symbols comprise 8-bit bytes, the gamma is assigned a probability of occurrence in the statistical probability tables which translates to a 4-bit value so that the occurrence of a flag byte in the alphanumeric symbols received from host co mputer 12 causes the generation of two flag bytes FD FD from the run length encoder 16 resulting in a total of 8 bits, which does not cause expansion of the data Consequently, the pathological case of the occurrence of a large number of flag bytes does not result in overall expansion of the data. A second adjustment to the statistical probability stored in the tables is that no entry is allowed which is greater than a predetermined number of bits, e g 16 bits This reduces the amount of hardware necessary for implementation of the statistical encoding tables. FIG 3 is a schematic block diagram of run length encoder 16 Input 24 from host computer 12 is applied to hold register 26 and flag comparator 28 Input 24 comprises a stream of byte formatted bits normally encoded as alphanumeric symbols in accordance with a formatting schemes such as EBCDIC or ASCII Load hold register signal 30 produced by combinational logic device 32 functions to load the alphanumeric symbols from input 24 to hold register 26 and output the data in hold register 26 to multiplexer 34 and hold register comparator 36 Hold register comparator 36 compares the current data received from input 24 with the chronologically immediately preceding data which is output by hold register 26 If the current data and previous data are the same, hold register comparator 36 produces an output 38 which is applied to combinational logic device 32.Flag generator 40 produces a flag output 42 which comprises an alphanumeric output used in the run length encoding process as the flag byte The flag output is applied to flag comparator 28 and multiplexer 34 Flag comparator 28 compares the input byte 24 with the flag byte to produce an output 44 upon favorable comparison Output 44 and flag comparator 28 are also supplied to combinational logic device 32 Upcount repeater counter 44 receives an increment count 46 produced by combinational logic device 32 to increment the count in upcount repeater counter 44 Increment count sig nal 46 is produced in response to the generation of a comparison signal 38 from hold register comparator 36 Multiplexer 34 produces an output 48 comprising one of the input lines from hold register 26, flag signal 42 or increment count signal 56 in response to control signals produced by combinational logic device 32.Output flag control signal 50 is produced by combinational logic device 32 and applied to multiplexer 34 to cause output 42 of flag generator 40 to be passed through multiplexer 34 to output 48 Output repeater counter control signal 52 causes the output 56 from the upcount repeater counter 44 to be passed through the multiplexer 34 to output 48 Output hold register control signal 54 causes the output of hold register 26 to be passed through multiplexer 34 to output 48 Output 48 is applied to the statistical encoder illustrated in FIG 5 Combinational logic device 32 can comprise any suitable means for processing these data including a microprocessor or state logic machine. F IG 4 is a flow diagram of the functions performed by the combinational logic device 32 illustrated in FIG 3 Referring to FIG 4, combinational logic device 32 starts at instruction 58 From there, it proceeds to get the next input at instruction 60 A determination is then made whether the input is equal to a flag at decision block 62 If the input is not equal to a flag, a determination is made at decision blocks 64 if the input is equal to the value in the hold register If is not, a decision is made at decision block 66 if the count in the upcount repeater counter 44 is equal to 0 If the count in the upcount repeater counter 44 is equal to 0, the contents of hold register 26 are passed through multiplexer 34 to output 48, at instruction block 68, in response to output hold register control signal 54 Additionally, load hold register signal 30 is applied to hold register 26 to load input 24 into hold register 26 at instruction block 70 The program is then recirculated to get the next input at instruction block 60 If it is determined at decision block 66 that the count is upcount repeater counter 44 is not equal to 0, then output 56 of upcount repeater counter 44 is passed through multiplexer 34 in response to output repeater counter control signal 52 at instruction block 72 The repeat counter is then reset to zero at instruction block 73.If it is determined at decision block 62 that the input is equal to a flag, output flag control signal 50 causes multiplexer 34 to output two flag bytes FD FD from flag generator 40 at instruction block 74.If it is determined at decison block 64 that the input is equal to the value in the hold register, the program proceeds to decision block 76 to determine if the count in the upcount repeater counter 44 is equal to 0 If it is, then two identical symbols have been encountered sequentially which is not enough to start a run Consequently, the contents of hold register 26 is passed in multiplexer 34 to output 48 in response to output hold register control signal 54 at instruction block 78 Additionally, an increment count 46 is generated to increment the count in upcount repeater counter 44 to a value of one The program then returns to get the next input at instruction block 60.If it is determined at decision block 76 that the count in upcount repeater counter 44 is not equal to 0, then at least three repetitive characters have been encountered and the program proceeds to decision block 82 to determine if the count is equal to a predetermined value y If the predetermined value y is equal to one, a beginning of a run sequence has started and the program proceeds to block 84 to cause a flag to be generated at output 48 The program then proceeds to block 86 to increment the count in upcount repeater counter 44 The program then returns to obtain the next input at instruction blocks 60 If the predetermined count is greater than 1, but less than the value of the flag byte minus 1, i e FD-1 FC, then the program proceeds to incr ement the count in the upcount repeater counter 44 at instruction block 88 The program then returns to get the next input at instruction block 60 If it is determined at decision block 82 that the predetermined count in the upcount repeater counter 44 is equal to the flag byte minus 1 FC the run ended and the program proceeds to instruction block 72 to cause the output of upcount repeater counter 56 to be passed through multiplexer 34 to output 48 The program proceeds to instruction block 73 to reset the repeat counter to zero The program then returns to instruction block 60 to obtain the next input In this manner, a run length encoded signal is generated having a format x G n where x is the character byte, G is the flag byte and n is the number or length of the run. FIG 5 is a schematic block diagram of the statistical encoder 18 Statistical encoder 18 receives an input 48 from the run length encoder which is applied to a data detector 90 which detects the start of the data At the start of the data, detector 90 generates a reset signal 92 which is applied to pointer register 94 The input data 48 from the run length encoder is applied in parallel to three statistical encoding tables comprising a null table 96, a generic table 98 and a numeric table 100, which comprise lookup tables having statistical encoding data stored therein at address locations corresponding to the input data 48 The manner in which statistical encoding data is generated for the tables of the present invention is described above In addition to the statistical encoding data stored in the null, generic and numeric translation tables, pointer signals are also stored at the address location of the input data 48 for each statisticaly encoded data byte addressed by input 48 Pointer signals 102, 104, 106 produced by the null, generic and numeric tables, respectively, are applied to pointer multiplexer 108 The translated data 110, 112, 114 produced by the null, generic and numeric tables, respectively, is applied to translation multiplexer 116 The null, generic and numeric tables also store length signals 118, 120, 122, respectively, at the address location of the pointer signals and the translated data for each data input address which are applied to length multiplexer 124 Length signals 118, 120, 122 indicate the length of the Huffman statistical code, i e the translated data produced on output 110, 112, and 114 from the null, generic and numeric tables, respectively. Reset 92 is applied to pointer register 94 at the beginning of the data stream to produce a pointer signal on output null control signal line 126 The output null control signal is applied to translation multiplexer 116 to select the translation output data 110 from null table 96 to be applied to translation output 132 from translation multiplexer 116 This output is loaded into shift register 134 Simultaneously, output null control signal 126 is applied to length multiplexer 124 to cause length signal 118 to be transmitte d to the load down count output 136 of length multiplexer 124 The length signal, which indicates the length of the translated data, is loaded into down counter 138 which shifts the output of shift register 134 until the down counter 138 reaches a 0 value In this manner, the translation output 132 is shifted from shift register 134 on output 140 which is applied to the storage device 14 Hence, the compressed data which has been both run length encoded and statistically encoded is stored in the storage device 14.The decompression process is illustrated in FIGS 6 through 8.FIG 6 is a schematic block diagram of the statistical decoder 20 Compressed data from the storage device 14 is received by statistical decoder 20 via input 142 Data detector 144 detects the start of data received from storage device 14 and produces a reset signal 146 when data is initially detected The input data is then loaded into shift register 148 Statistical decoding tables 150, 152, 154 have statistical decoding d ata stored therein at address locations corresponding to the data stored in shift register 148 The contents of shift register 148 is compared with address locations in null table 150, generic table 152 and numeric table 154 in a parallel fashion to generate decoded symbol outputs 156, 158, 160 corresponding to the statistically decoded data at the address locations addressed by the data stored in shift register 148 Additionally, pointer signals are also stored at these address locations for each of the decoding tables The null translation table 150 produces a null pointer 162, the generic translation table 152 produces a generic pointer 164 and the numeric translation table 154 produces a numeric pointer 166, all of which are applied to pointer multiplexer 168 Also stored at the address locations are length signals which indicate the length of the decoded data In this respect, null table 150 produces a null length signal 170, generic translation table 152 produces a generic length 172 and numeric translation table 154 produces a numeric length 174, all of which are applied to length multiplexer 176 Each of the statistically decoded symbols comprising null symbol 156, generic symbol 158 and numeric symbol 160, are applied to translation multiplexer 178.Upon the receipt of data from storage device 14 at input 142, data detector 144 generates a reset signal 146 which is applied to pointer register 180 In response to reset signal 146, pointer register 180 generates a null pointer signal 182 which is applied to pointer multiplexer 168, translation multiplexer 178 and length multiplexer 176 Pointer multiplexer 168 channels the null pointer signal 162 through pointer multiplexer 168 to output 184 which is loaded into pointer register 180 for subsequent use. Null pointer signal 182 is also applied to translation multiplexer 178 to cause the null symbol signal 156 to be transmitted through translation multiplexer 178 to statistically decoded output 186 which is applied to the run length decoder 22 illustrated in FIG 7 Null pointer signal 182 is also applied to length multiplexer 176 causing the null signal 170 to be transmitted through length multiplexer 176 to output 188 which comprises a load signal for down counter 190 Down counter 190 is applied to shift register 148 to shift data out of shift register 148 via output 192 The data shifted from shift register 148 via output 192 is disposed of and no longer used. The process described above is the initial process of decoding when data is first received from storage device 14 The first data received is always decoded in null statistical decoding table 150 In this manner, the order of decoding is fixed in the system This is the same order which is used in the encoding process This ensures correspondence between the order in which data is encoded and decoded The pointer signal stored in null table 150 for the first data received is applied to null pointer 162 and channeled through pointer multiplexer 168 and output 184 and is stored in pointer register 180 This pointer signal is then used to produce a pointer signal output which can comprise a null pointer signal 182, a generic pointer signal 194 or a numeric pointer signal 196 for the next data received at input 142 from storage device 14 For example, if the pointer signal stored in the null table 150 for the first data byte decoded consisted of a generic pointer signal, the next data point would be statistically decoded in the generic decoding table 172, and the pointer signal stored for that data byte in generic translation table 152 would be loaded into pointer register 180 for the next data byte If that data byte were a numeric signal, the generic table would generate a pointer signal to select the numeric table for a subsequent byte This process continues on in the same manner so that each data input 142 received from storage device 14 is decoded in accordance with the pointer signal stored in the translation tables for the immediate ly preceding byte. Although the present invention is based upon the generation of a pointer signal for the immediately preceding data byte for both statistical encoding and decoding, both the encoding and decoding process can be based upon one or more data bytes which are not immediately previous to the current data byte. FIG 7 is a schematic block diagram of the run length decoder 22 Input 186 from statistical decoder 20 is applied to hold register 198, repeat counter 200 and flag comparator 202 The statistically decoded data is in the form x G n , as set forth above, wherein x is the character to be run length decoded, G is the flag byte and n is the length of the run Flag compartor 202 compares the input 186 with the output of the flag generator 204 to determine if the input is a flag If so, flag comparator 202 generates an output 206 which is applied to combinational logic device 208 Combinational logic device 208 produces a set signal 210 which sets extend counter 212 in response to receipt by combinational logic device 208 of a flag comparator signal 206, indicating that the input 186 comprises a flag signal Repeat counter 200 receives a load data signal 14 to load the value of input 186 into the repeat counter whenever the run length number is received at input 186 Combinational logic device 208 produces the load data control signal 214 when the data is received at input 186 if a flag is not indicated at input 206 and the extend to register 212 is set , as indicated by extend output 216 Repeat counter 200 uses a decrement repeat counter signal 218 to count down the value in repeat counter 200 to zero whenever the input data is not a flag and the extend register 212 is set A clear signal is also produced on input 210 to reset the extend counter 212 to zero after repeat counter 200 is decremented to 0 Combinational logic device 208 produces a load signal 220 to read the contents of hold register 198 and load input 186 into hold register 198 when data is received and the input 206 to combinational logic device 208 does not indicate that the data is a flag Combinational logic device 208 also produces an output flag control signal 222 and an output hold register control signal 224 which are applied to multiplexer 226 Output flag control signal 222 is generated by combinational logic device 208 to channel the output of flag generator 204 to output 228 whenever two flags are sequentially detected Output hold register 224 is applied to multiplexer 226 to read the contents of hold register 198 at output 228 when two flag bytes are not detected, as further disclosed in FIG 8.FIG 8 comprises a schematic flow diagram of the operation of combinational logic device 208 Combinational logic device 208 can comprise any desired device for carrying out the functions illustrated in FIG 8, including a microprocessor or state logic machine Referring to FIG 8, the functions performed by combinational logic device 208 start at instruction block 230 and precede to i nstruction block 232 to get the next input byte from statistical decoder 20 The program then proceeds to decision block 234 to determine if the input is a flag If it is not, the program then proceeds to decision block 236 to determine if the extend counter is set to 1 If it is not, then the data is read from hold register 198 in response to an output control signal 224 from combinational logic device 208, at instruction block 238 Load signal 220 is then produced by combinational logic device 208 to load data from input 186 into hold register 198 at instruction block 240 The program then returns to obtain the next input at instruction block 232 If it is determined at decision block 234 that the input is a flag, the program proceeds to decision block 242 to determine if the extend counter is set to 1 If the extend counter is not set at one, program proceeds to instruction block 244 to set the extend counter 212 to 1 The program then returns to obtain the next input at instruction block 2 32.If it is determined at decision block 234 that the input is not a flag, and at decision block 236 that the extend register has been set at 1, indicating that the previous data signal was a flag, the program proceeds to instruction block 246 to load the value of the input 186 into the repeat counter 200 by a load control signal 214 Since the signal occurring after the flag byte G is the run length number n , this number is loaded into the repeat counter 200 at instruction block 246 to count down the length of the run The program then proceeds to instruction block 248 to generate an output on output hold register control signal 224 to read the contents of hold register 198 The count in repeat counter 200 is then decremented at instruction block 250 The program then proceeds to decision block 252 to determine if the count in the repeat counter 200 is equal to 0 if it is not, the program returns to instruction block 248 to read the contents of hold register 198 In this manner, the outpu t of the hold register is repeated until the run length number is decremented to 0 If the count in repeat counter 200 is equal to 0, the program proceeds to instruction block 254 to set the extend counter 212 to 0 and return to obtain the next input at instruction block 232 In this manner, the run length encoded signal is decoded for transmission to host computer 12.Consequently, the present invention provides a system for compressing data which uses both run length encoding and statistical encoding wherein a run length encoding scheme is used having a flag byte disposed between a run length byte and a character byte This allows ease of implementation of the run length encoding scheme, fast processing of data for both encoding and decoding, and the elimination of ambiguities with respect to the pathological case wherein the flag byte occurs in the input data stream The pathological case is eliminated in the present invention by the generation of a double flag byte whenever the flag byt e appears in the data stream Expansion of data as a result of generation of a double flag byte is eliminated by artificially assigning the number of bits in a flag byte to be half of the total number of bits in a byte of data, i e 4 bits in 8-bit per byte data Ambiguity is also eliminated in the run length encoded data by placing the flag byte between the character byte and the run length byte In this manner, the flag byte cannot be misinterpreted as a character byte. The statistical encoding process utilizes lookup tables having statistical encoding data stored therein at address locations addressed by the input data This provides a fast and easy to implement manner of generating statistically encoded data which does not require extensive processing Optimization and greater entropy is provided by the use of multiple statistical encoding tables which are selected based on the classification of a previously occurring byte in the data stream This is based on the concept of momentum or ine rtia in the data and eliminates the necessity for studying the data to select a statistical decoding process This manner of selecting the decoding process also provides for a fast and easy manner of statistical decoding. The foregoing description of the invention has been presented for the purpose of illustration and description it is not intended to be exhaustive or to limit the invention to the precise form disclosed, and other modifications and variations may be possible in light of the above teachings The embodiment was chosen and described in order to best explain the principles of the invention and its practical application to thereby enable others skilled in the art to best utilize the invention in various embodiments and various modifications as are suited to their particular use contemplated It is intended that the appended claims be construed to include other alternative embodiments of the invention except insofar as limited by the prior art. Run Length Compression Binary Optio ns. PG,39multiple statistical encoding table means for compression of a current information symbol in said data stream of said information symbols in accordance with a specified statistical encoding table which is one of a plurality of statistical encoding tables having statistical encoding data stored therein corresponding to a plurality of classifications of said information symbolsmeans for selecting said specified statistical encoding table based upon a predetermined classification of a previous information symbol chronologically immediately prior to said current information symbol, said predetermined classification of said previous information symbol corresponding to one of said plurality of statistical encoding table means for compression of a current information symbol in said data stream of said information symbols in accordance with a specified statistical encoding table which is one of a plurality of statistical encoding tables having statistical encoding data stored therein c orresponding to a plurality of classifications of said information symbolsmeans for storing a pointer signal with said previous information symbol to select said specified statistical encoding table based upon said predetermined classification of said previous information symbol 12 Field of Invention The present invention pertains generally to data processing and more particularly to data compression Description of the Background Various methods of compressing data have been developed over the past few years Run Length Compression Binary Options Trade In Options For Forex Dts In this paper, we have proposed a modified run-length encoding RLE method for binary patterns This method of encoding considers only the run-length of 1 Because of the increased use of computer systems, requirements for storage of data has consistently increased The run length encoding scheme uses a flag byte symbol which is disposed between a character signal and a run length symbol The system of claim 7 wherein said previous statistical encoding process comprises a statistical encoding process occurring immediately prior to said statistical encoding of said run length encoded data, and said previous statistical decoding process comprises a statistical decoding process occurring immediately prior to said statistical decoding of said compressed data The statistical encoding process uses multiple statistical encoding tables which are selected based upon previously occurring length encoding means for encoding said information symbols to produce run length encoded data having a character symbol indicating a repeated information symbols, a flag symbol indicating the existence of a run, and a run length symbol indicating the number of said repeated information symbolsstatistical encoding means for statistically encoding said run length encoded data in accordance with one of several statistical encoding tables selected by a pointer signal produced during statistical encoding of previous run length en coded data, and for generating a pointer signal to select a statistical encoding table for subsequent run length encoded data4 Efficient Run-Length Encoding of Binary Sources with Unknown 1 assume that the optimal parameters are used, for any , a problem that we address in Run Length Compression Binary Options Broker For Binary Option Strategies 8 Copies 49 - 64 The SAS7BDAT file header contains a binary file identifier i e a magic number RLE compressed row data with control byte If the first 8 bytes are nonblank and options 2 or 3 above are not used, this probably indicates We ll start with a simple example Run Length Encoding which gives some One very simple way a computer can store this image in binary is by using a JPEGs with differing choices of the quality, and see how the file size changes However, most methods require buffering of data to look ahead in the data stream to determine when a run i e a series of repetitive characters exists In this paper, we have proposed a modified run-length encoding RLE method for binary patterns This method of encoding considers only the run-length of 1 The system of claim 11 wherein said multiple statistical encoding table means comprises lookup tables which store said statistical encoding data at address locations corresponding to said information statistical encoding table means for compression of a current information symbol in said data stream of said information symbols in accordance with a specified statistical encoding table which is one of a plurality of statistical encoding tables having statistical encoding data stored therein corresponding to a plurality of classifications of said information symbols, said multiple statistical encoding table means comprisingmeans for generating a double flag byte during run length encoding of said nonfrequently occurring byte selected as said flag byte to distinguish said flag byte from said nonfrequently occurring byte in said formatted length encoding said information symbols to produce a data stream of run length encoded symbols having a character symbol indicating a repeated symbol of said information symbols, a flag symbol indicating the existence of said repeated symbol in said run length encoded data and a run length symbol indicating a number of said repeated symbols in a run of said run length encoded symbolstatistically encoding said data stream of said run length encoded symbols by a plurality of statistical encoding tables having statistical encoding data stored therein for statistically encoding said run length encoded symbols in accordance with predetermined classifications of said run length encoded symbolsselecting a specified statistical encoding table of said plurality of said statistical encoding tables for a current run length encoded symbol based upon a specified classification of a previous run length encoded symbol which is chronologically previous to said current run length encoded symbol in said data stream of said run length encoded sy mbols and, run length encoding said information symbols to produce a data stream of run length encoded symbols having a character symbol identifying a repeated symbol of said information symbols, a flag symbol byte indicating the existence of a run, and a run length symbol indicating a number of repeated symbols of said run length encoded datastatistically encoding a current run length encoded symbol in said data stream of said run length encoded symbols with a specified compression table which is one of a plurality of compression tables having statistical encoding data stored therein for statistically encoding said run length encoded symbols in accordance with a predetermined classification of said run length encoded symbols to produce compressed data comprising the steps of selecting said specified compression table based upon said predetermined classification of a previous run length encoded symbol which is chronologically previous to said current run length encoded symbol in said da ta stream of said run length encoded symbolstatistically decoding said compressed data to produce statistically decoded data using one of a plurality of statistical decoding tables selected in accordance with a selection process dependent upon the order of said compressed data such that selection data of said selection process is inherent in said order of said compressed data and, 1.Consequently, it has been desirable to compress data for the purpose of speeding both transmission and storage of the data Run Length Compression Binary Options Statistical encoding techniques comprise techniques for characterizing data according to its statistical probability of Troca De Opo No Brasil Dominator Copies 49 - 64 The SAS7BDAT file header contains a binary file identifier i e a magic number RLE compressed row data with control byte If the first 8 bytes are nonblank and options 2 or 3 above are not used, this probably indicates TIFF also supports JPEG compression as one of its many options, but the more on either run-length encoding RLE or the same LZW algorithm used in GIF One begins with the premise that many types of interesting data, from binary Schedules Forex On Exchange Rates Today In Namibia In this paper, we have proposed a modified run-length encoding RLE method for binary patterns This method of encoding considers only the run-length of 1 A large number of different ways of run length encoding have been developed. The statistical encoding process uses multiple statistical encoding tables which are selected The system of claim 3 wherein said null table means, said generic table means and said numeric table means comprise lookup tables which store statistical translations of said run length encoded data at address locations corresponding to said run length encoded data and said pointer signals for selecting a statistical encoding table for said subsequent run length encoded data 5 Run Length Compression Binary Options Forex Spread Betting Hedging Principle The system of claim 4 wherein said pointer signals provide a predetermined amount of hysteresis to said system to prevent thrashing between said statistical encoding tables by allowing a predetermined amount of expansion of predetermined information symbols prior to indicating a change between said statistical encoding table means for statistically encoding said run length encoded data to produce said compressed data in accordance with a predetermined statistical encoding lookup table selected from several statistical encoding lookup tables by a pointer signal generated from said predetermined statistical encoding lookup table during a previous statistical encoding process and stored in said predetermined statistical encoding lookup table at address locations corresponding to said run length encoded data being statistically encodedlookup table means for statistically decoding said compressed data to produced statistically decoded data in accordance with a predetermined statistical decoding lookup table selected from several statistical decoding lookup tables by a pointer signal generated from said predetermined statistical decoding lookup table during a previous statistical decoding process and stored at address locations corresponding to said compressed data received from said storage device8 Run Length Compression Binary Options Additionally, data compression reduces the physical space required to store data There are exactly 2n different binary strings of length n However, it has been used since 1996 in an ongoing compression challenge run by Leonid A Broukhis with small cash CT DT Program Options Algorithm Year Author The first technique is known as run length encoding wherein a series of repetitive data symbols are compressed into a shorter code which indicates the length of a code and the data being repeated. A compression device which uses both run length encoding and statistical encoding Run Length Compression Binary Options Data with a higher probability of occurrence is encoded with a shorter code than data having a lesser probability of Options Free Real Time Demo Strategies Of the data compression techniques developed in the prior art, two techniques appeared to be of particular importance to the present invention Pengrowth Hedging Forex For example, the American National Standard Code for Information Interchange ASCII and the Extended Binary Coded Decimal Interchange EBCDIC comprise standard formatting schemes in which numbers, letters, punctuation, carriage control statements and other data are assigned various hexidecimal positions in a data formatting scheme using 8-bit bytes. Best Trading Sites.24Option Trade 10 Minute Binaries. TradeRush Account Open a Demo Account. Boss Capital Start Trading Live TodayPRESSION ALGORITHMS. Some notes on an approach using runlength codes postscript pdf. Huffman using run lengths. In my runlength Huffman encoder the maximum runlength is 69 for the reasons explained in this document postscript pdf. I assume the lengt h of the file is known to the decoder this allows the compressed file to be about 6 bits shorter than if I ensured that the file is self-delimiting in some way, for example, using the EOF character. My encoder is a C program, RLencode c the decoder is a perl program, RLdecode p because I didn t want to figure out how to write the decoder in C I am pretty sure that these programs will work on any files. The usage is The encoder gets the file into 831 bits. If the source filelength is changed from 10000, please add the Nmax blah argument to inform the decoder of the correct filelength Thus RLdecode p Nmax 10000 decoded. Arithmetic coding. It s hard to make an arithmetic code that works perfectly ACencode and ACdecode work on all test files I have tried, but I am still not certain they will always always work Indeed, I reckon there s a probability of 1 million or so per megabyte of compressed output that this algorithm will get into trouble For a better-written arithmetic coding algorithm, pl ease see Radford Neal s arithmetic coder in C or my compressors in python page. Arithmetic coding is nice because it lends itself to adaptive models, corresponding for example to the belief that the bias of the bent coin is not known, and should be inferred as we go or to the belief that the bias of the bent coin might change with time. The two programs have two choices of compilation options, corresponding to two possible adaptive models One model well suited to the competition problem asserts that the bias of the coin is known to be accurately very close to 0 01 the other asserts that the bias is unknown and could be anything in the ballpark 0 01-0 99 This choice is determined in the file ACdefns h which is included at compilation time by both programs. The programs are used thus This encoder gets the sparse file into 829 bits The decoder makes use of the known source file length, N 10000.The results achieved by arithmetic coding are especially impressive for even larger files For examp le, I made a million-bit source file using randNchooseM p N 1000000 M 10000 and compared ACencode with the runlength encoder RLencode The compressed file lengths were. Golomb code. The Golomb code is a very simple code that is both a runlength code and an approximate arithmetic coder The encoder has just two adjustable parameters, one bit here set to 0 which identifies the more probable symbol, and an integer m here set to 6 or 7 whose value defines the implicit probability of the less probable symbol, via p 1.To encode a file, the Golomb encoder outputs a 1 every time the stream contains M consecutive 0 s Whenever it encounters for some r between 0 and M-1 a string of r consecutive 0 s followed by a 1 it outputs a 0 followed by the integer r encoded as an m - bit binary number. This encoder may be viewed as a special case of the runlength-based Huffman code with a maximum runlength to be a power of 2, and all runs assigned equal implicit probability. One may also view it as an approximate arithmetic coder adaptation may be performed by adjusting m The Golomb coder was the starting point for the Z-coder, an excellent compression algorithm used inside djvu. The programs are used thus This encoder gets the sparse file into 870 bits when m 7 and 838 bits when m 6 That s very close to optimal, isn t it The decoder does not make use of a known source file length when it hits an EOF symbol, it stops decoding and terminates the file correctly. Further ideas for other solutions. Position code plus bits back. Here s a fun idea To encode a file of length N 10,000, of which roughly 100 of the bits are 1 s, we could encode the position of each of the 1 s in the file Since each position can be represented by a 14-bit integer, the compressed file length will be roughly 100x14 1400 bits. Now, that s some way off from the expected Shannon information content, 800 bits or so Why. Well, an encoding of all the positions has redundancy in it in the sense that the encoder is free to choose the ord er of the encoded bit-positions This freedom means that the encoder has the opportunity to encode not only the 100 bit-positions but also an arbitrary choice of one from the 100 one hundred factorial possible permutations In order to make that choice, the encoder could sub-contract to his friend Fred, who also wants to communicate over this channel, the decision about the choice of permutation Receiving the permuted string of bits, the receiver can then deduce not only the sparse file but also Fred s choice And Fred can use that choice to convey another file of size log 2 100 bits, which is very roughly 100 log 2 100 e , or 520 bits. So the net cost of communicating this way is total transmitted length in bits - length in bits of Fred s hidden transmission. Which is pretty near the expected Shannon information content. This idea is called bits-back coding We encode in an arbitrary way, that requires some extra bits to resolve the arbitrariness then claim back the cost of those extra bits by selling them to Fred Now we get to the really fun bit can you write a compression method such that the encoder himself plays the role of Fred - i e the encoder chooses the permutation of the bit-positions in a way that conveys some of the bit-positions. Related concepts. How should Fred turn his 600-bit file into a permutation of the 100 bits We need an efficient and practical program And a decoder that turns a permutation back into bits. A nearby concept is this imagine that Joe wants to communicate an unordered selection of r objects from N objects How should he encode this selection in bits.