Estudo e Implementação dos Algoritmos de Compressão LZ77 e Codificação Aritmética na Biblioteca Komm: mudanças entre as edições

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A biblioteca de compressão de dados Komm será estendida com a
A biblioteca de compressão de dados Komm será estendida com a  integração de dois algoritmos sem perdas: LZ77 e codificação aritmética. O  cenário de redes de telecomunicações, marcado pelo aumento exponencial de  dados, exige técnicas eficientes de compressão para otimização de largura de  banda e armazenamento. Os objetivos englobam a estudo teórica dos algoritmos, projeto e implementação de módulos na arquitetura existente em Python, documentação e validação por meio de testes automatizados de correto funcionamento e desempenho. A metodologia inclui revisão bibliográfica, desenvolvimento de software e análise comparativa, visando quantificar ganhos em taxa de compressão, tempo de execução e uso de memória. Espera-se comprovar a  viabilidade prática dos algoritmos e oferecer subsídios para futuras ampliações da biblioteca.
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Compressão sem perdas; LZ77; codificação aritmética; Python.
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Edição atual tal como às 10h50min de 21 de julho de 2025

Estudo e Implementação dos Algoritmos de Compressão LZ77 e Codificação Aritmética na Biblioteca Komm 
Rhenzo Hideki Silva Kajikawa
Prof. Roberto Wanderley da Nobrega, Dr.
Trabalho realizado como parte das atividades da disciplina TCC29009
1Estudante do Curso de Engenharia de Telecomunicações do Campus São José do IFSC
2Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC
3Professor do Departamento de Telecomunicações do Campus São José do IFSC
Resumo

A biblioteca de compressão de dados Komm será estendida com a integração de dois algoritmos sem perdas: LZ77 e codificação aritmética. O cenário de redes de telecomunicações, marcado pelo aumento exponencial de dados, exige técnicas eficientes de compressão para otimização de largura de banda e armazenamento. Os objetivos englobam a estudo teórica dos algoritmos, projeto e implementação de módulos na arquitetura existente em Python, documentação e validação por meio de testes automatizados de correto funcionamento e desempenho. A metodologia inclui revisão bibliográfica, desenvolvimento de software e análise comparativa, visando quantificar ganhos em taxa de compressão, tempo de execução e uso de memória. Espera-se comprovar a viabilidade prática dos algoritmos e oferecer subsídios para futuras ampliações da biblioteca.

Palavras-chave

Compressão sem perdas; LZ77; codificação aritmética; Python.

Arquivos do TCC
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