1. Eficiencia:
* compacidad: La codificación debe usar la menor cantidad de bits como sea posible para representar los datos. Esto minimiza el espacio de almacenamiento y el ancho de banda de transmisión. Las relaciones de compresión más altas son mejores.
* Velocidad de codificación y decodificación: Los algoritmos deben ser computacionalmente eficientes, permitiendo procesos de codificación y decodificación rápidos. Esto es crucial para aplicaciones en tiempo real.
2. Detección y corrección de errores:
* robustez: La codificación debe ser resistente a los errores introducidos durante la transmisión o el almacenamiento. Esto podría implicar agregar redundancia para detectar o corregir errores. Los códigos de detección de errores (como las sumas de verificación) y los códigos de corrección de errores (como los códigos de hamming) son ejemplos.
* Propagación de errores: Minimizando el impacto de un error de bit en los datos decodificados. Un lanzamiento de un solo bit no debería conducir a una corrupción a gran escala del mensaje.
3. Singularidad:
* Unmiguity: La codificación debe permitir una decodificación inequívoca. Cada secuencia codificada debe corresponder a solo una posible secuencia de datos original. Esto evita la confusión durante la decodificación.
4. Simplicidad y estandarización:
* Facilidad de implementación: Los algoritmos de codificación y decodificación deben ser relativamente simples de implementar en hardware y software.
* Estandarización: Los estándares ampliamente adoptados aseguran la interoperabilidad entre diferentes sistemas y aplicaciones. El uso de una codificación estandarizada garantiza que diferentes sistemas puedan intercambiar datos fácilmente.
5. Otras consideraciones:
* Seguridad: Para los datos confidenciales, la codificación podría necesitar incorporar técnicas criptográficas para proteger contra el acceso no autorizado.
* escalabilidad: El esquema de codificación debe poder manejar una amplia gama de tamaños de datos de manera eficiente.
* Compatibilidad: El esquema de codificación debe ser compatible con los sistemas y el software existentes.
En resumen, elegir la codificación correcta implica una compensación entre estos criterios. Por ejemplo, una codificación altamente compacta puede ser más lenta de procesar o menos robusta a los errores. El mejor esquema de codificación dependerá en gran medida del contexto de la aplicación. Por ejemplo, la compresión sin pérdidas prioriza la reconstrucción perfecta de los datos por minimización del tamaño, mientras que la compresión con pérdida prioriza la reducción del tamaño incluso a costo de alguna pérdida de datos.