DNA Sequences making up any organism comprise the basic blueprint of that organism so that understanding and analyzing different genes within sequences has become an extremely important task. Biologists are producing huge volumes of DNA sequences every day that makes genome sequence database growing exponentially. The databases such as Gen-Bank represent millions of DNA sequences filling many thousands of gigabytes computer storage capacity. Hence an efficient algorithm to compress DNA sequence is required. In this paper compression algorithm which is called “Huffman code tree” is used to code and compress DNA sequences. Depending upon this algorithm we assigning binary bit codes (0 and 1) for each base (A, T, C, and G). After assigning the bases by bit codes, we determine the code for each base. Code for each base is determined by tracing out the path from the root of the tree to the leaf that represents that base. Huffman code provides a variable code length. In fact the codes for characters having a higher frequency of occurrence are shorter than those codes for characters having lower frequency. So this algorithm compress DNA sequences better than from old method (fixed length) if we assigning 2 bits per base. From analysis the results, average code length (1.62 bits/base) can be achieved using this algorithm. For a higher compression ratio advised to use other compression method with the proposed method such as the learning automata.

تشكل متواليات الحمض النووي لأي كائن حي يشمل المخطط الأساسي لهذا الكائن بحيث أن فهم وتحليل الجينات المختلفة ضمن المتواليات أصبحت مهمة هامة للغاية. في كل يوم ينتج علماء الأحياء كميات ضخمة من تسلسل الحمض النووي , هذا ما يجعل قاعدة بيانات الجينوم متزايدة باطراد. قواعد البيانات مثل بنك الجينات تمثل الملايين من تسلسل الحمض النووي التي تحتاج سعة خزن قد تصل إلى عدة آلاف من الغيغابايت من سعة الكمبيوتر. وبالتالي مطلوب خوارزمية فعالة لضغط تسلسل الحمض النووي. في هذا البحث خوارزمية الضغط المستخدمة التي تسمى "رمز شجرة هوفمان " يستخدم لترميز وضغط تسلسل الحمض النووي. اعتمادا على هذه الخوارزمية يتم تأشير رمز قطعة ثنائي (0 و 1) لكل قاعدة (A, T, C, G ). بعد تأشير الرموز للقواعد نجد الرمز لكل قاعدة. يتم إيجاد الرمز لكل قاعدة عن طريق تتبع المسار من جذر الشجرة إلى الورقة التي تمثل تلك القاعدة.ترميز هوفمان يوفر طول رمز متغير. في الحقيقة الرموز لشخصيات التي لها تكرار عالي للظهور يكون تمثيلها بطول أقصر من الرموز للحروف التي لها تكرار قليل. لذلك فأن الخوارزمية المقترحة تضغط متواليات الحمض النووي أفضل من الطرقة القديمة(طول ثابت) إذا نحن استخدمنا 2 قطعة لكل قاعدة. ومن تحليل النتائج, معدل طول رمز 1.62 بت لكل قاعدة يمكن انجازه باستخدام الخوارزمية المقترحة . للحصول على نسبة ضغط أفضل, ينصح باستخدام طريقة أخرى مثلا التعلم الآلي مع الطريقة المستخدمة.

DNA --- Huffman Code --- Compression

AbstractIn this paper an efficient algorithm proposed to encode the audio signals with multirate capability. The algorithm based on combining discrete wavelet with DCT transform for maximum decorrelation. The coefficients of the frame are scaled and encoded using non uniform quantizer. The main features of this algorithm are: low complexity and near transparent audio quality resulted in the range 48 – 64 Kbps for most SQAM signals. The algorithm outperform much better than DWPT with SPIHT algorithm previously.Keyword : wavelet , DCT , audio , coding , Huffman , and psychoacoustics.

الخلاصةتم في هذا البحث أقتراح طريقة جديدة وكفوءة لتمثيل الأشارات السمعية بمعدل بينات متعدد. تعتمد الطريقة على أستخدام تحويل المويجة (DWT) مع تحويل الجيب تمام (DCT) لتقليل معامل الأرتباط الى الحد الأدنى. معاملات كل اطار يتم تقييسها وتشفيرها باستخدام مكمم غير منتظم. من أبرز مزايا هذه الطريقة سهولتها و خلوها من التعقيدات الموجودة في الطرق التقليدية الأخرى, اضافة الى أن الأداء الممتاز ل عند معدل بيانات مابين 48 - 60 كيلوبت ثانية , حيث أن الأشارة الناتجة لايمكن تمييزها بسهولة عن الأشارة الأصلية. تبين من خلال البحث ان أداء هذه الطريقة هو الأفضل مقارنة بطريقة SPIHT عند جميع معدل البيانات ولأنواع مختلفة من الأشارات.

Keyword : wavelet --- DCT --- audio --- coding --- Huffman --- and psychoacoustics.

Abstract:In this paper the performance of speech compression system using discrete wavelet transform (DWT) is investigated .Two methods are used for this purpose ;in the first only discrete wavelet transform is used .In the second method linear predictive coding (LPC) in wavelet transform is used . Both methods are used differential pulse code modulation (DPCM) for quantization with optimum selection of quantization parameters using L1oyd algorithm. Huffman code is used for both methods to increase the compression ratio without effect on the quality performance of speech signal. The results show that DPCM with DWT gives the best performance than when it is used with LPC and DWT. For speech compression using DWT, for n=3 and 4,Db10 gives high quality measure and less CF. For n=1 and 2,Db2 gives better results for compression factor and quality measures. For speech compression using LPC and DWT, Db6 gives good performance .

الخلاصةفي هذا البحث تم تمثيل منظومة ضغط الكلام باستخدام تحويل المويجة المقطعة ((DWT . طريقتين تم استخدامها لهذا الغرض ،في الطريقة الاولى استخدم فقط تحويل المويجة المقطعة .اما في الطريقة الثانية فقد تم استخدام شفرة التخمين الخطية (LPC) في مجال تحويل المويجة .في كلا الطريقتين تم استخدام (DPCM) لتكميم المعاملات مع افضل اختيار لهذه المعاملات باستخدام طريقة (L1oyd) .تم استخدام شفرة (Huffman) لزيادة نسبة الضغط بدون التاثير على نوعية الكلام .اثبتت النتائج ان استخدام DPCM مع DWT اعطى نتائج افضل من استخدامه مع LPC و DWT . لضغط الكلام باستخدام DWT (n=3,4) ,Db10 اعطت نوعية عالية ولكن CF قليل , بينما Db2(2,n=1) اعطت نتائج جيدة لعامل الضغط ومقياس النوعية . لضغط الكلام باستخدام LPC و DWT ,Db6 اعطت تمثيل جيد .

Speech compression --- discrete Wavelet transform --- DWT --- LPC --- DPCM and Huffman code

AbstractText documents are the unavoidable form of information communication among humans, researchpapers on text hiding techniques are less in contrast to other cover object’s techniques. This is due tothat text documents have relatively less number of features (less redundant), that can be used to hidedata in comparison with other cover object types (image, audio, and video). In this paper, text hiding(Text-in-Text data hiding), algorithms is proposed and then coded in Matlab (m-files) form. Thealgorithm represents a new technique. It has many advantages over other existing text-in-text hidingtechniques. These advantages include the usage of Arabic or Arabic-English mixed for both thesecret and cover text with the aids of two of the nonprinting Unicode characters. Also applying newhiding rules concerning Arabic writing system. The cover text classified into groups of Arabic letterseach with specific features and thus hiding text between letters from these groups must be controlledby these new text hiding rules. Matlab programs for embedding and extracting the secret text,according to the new approach, are tested and the outputs have been found very satisfying. Bothsecret and cover text have the same original format and text configuration.

Keywords : Cryptography --- Embedding and extraction algorithms --- Huffman code system --- Unicode characters set.

In this research the problem of ownership of text is processed in severalmethods. The secret message can be used for verification (ID). All othermethods can hide a secret message or (ID) inside text. It can be found allthese methods can change secret message when personal ownership isembedded in the text, this research offers problem solution by hiding inprotocol in Arabic scripts. The new method depends on subtraction ofcover text from original secret message different from original message toobtain the new secret message, to embedded into other texts. And thismethod uses two levels method to hide a new secret message. LinguisticSteganography covers all the techniques that deal with using writtennatural language to hide secret message. This research, presents alinguistic steganography for Arabic language documents, using Kashidaand Fast Fourier Transform on the basis of using new technique which isSecret Message Compression (SMC) to obtain a new a secret messageusing dynamic random linear regression (DRLR) as location to hide asecret message. The proposed approach is an attempt to present atransform linguistic steganography using levels for hiding to improveimplementation of kashida, and to improve the security of the secretmessage by using dynamic random linear regression (DRLR). Theproposed algorithm has achieved typical steganography properties suchas capacity, security, transparency, and robustness.

في ھذا البحث تمت معالجة مشكلة ملكیة النص المكتوب بعدة طرق. ویمكن استخدام رسالة سریة أوداخل النص. لقد وجد بان (ID) ویمكن لجمیع ھذه الطرق إخفاء رسالة سریة أوالتحقق .(ID) للتحققجمیع ھذه الطرق یمكن تغییر الرسالة السریة عند تضمین الملكیة الشخصیة في ھذه النصوص، ویقدم ھذاالبحث حل مشكلة اخفاء النصوص العربیة بطریقة البرتوكول. الطریقة الجدیدة تعتمد على طرح نصغطاء من الرسالة السریة الأصلیة یختلف عن الرسالة الاصلیة للحصول على رسالة سریة جدیدةلتضمینھا داخل نصوص أخرى. ھذه الطریقة تستخدم مستویین لإخفاء رسالة سریة جدیدة. الاخفاء SMCاللغوي یغطي جمیع التقنیات التي تتعامل مع استخدام كتابة اللغة الطبیعیة لإخفاء رسالة سریة. ھذه البحث،الذي یعتمد على FFT یقدم إخفاء المعلومات اللغوي لوثائق اللغة العربیة، وذلك باستخدام الكاشیدة ووالنتیجة الحصول على رسالة سریة جدیدة (SMC) استخدام تقنیة جدیدة وھي ضغط الرسالة السریةلایجاد مواقع لإخفاء الرسالة السریة. (DRLR) وعند استخدام الدینامیكیة العشوائیة للانحدار الخطيالطریقة المقترحة ھي محاولة تحویل إخفاء المعلومات اللغوي باستخدام مستوییین لاخفاء وتحسین تنفیذوتحقق .(DRLR) الكاشیدة، وتحسین أمن الرسالة السریة باستخدام الدینامیكیة العشوائیة للانحدار الخطيالخوارزمیة المقترحة خصائص إخفاء المعلومات المثالیة مثل السعة ، والأمنیة، والشفافیة، والمتانة .

Arabic Documents --- Linguistic Steganography --- Secret Message Compression --- Huffman code --- Dynamic Random Linear Regression --- Kashida --- Transform Basis --- ملكیة النص المكتوب، اخفاء النصوص العربیة ، الاخفاء اللغوي ، ضغط الرسالة السریة ، الدینامیكیة العشوائیة للانحدار الخطي