本代码对应着我发布的文章。 代码语言：python 开发环境：pycharm 实验数据：船舶AIS数据

用哈弗曼编码实现数据的无损压缩，数据能有效地还原。

关于LZ4压缩算法可到百度搜索以了解详情。 此程序用VS2012编译生成，如若不能运行请到此链接下载对应版本的运行时库安装即可： http://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=30679 win8以上系统应该是可以直接运行的。 工具使用方法请在命令行直接运行LZ4.exe即可看到。

在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理的基础上，设计了JPEG图像压缩算法程序实现流程，利用 Python语言对程序进行了编写，并实现了对压缩质量进行控制，验证了JPEG压缩编码对图像数据压缩的可行性。

基于TMS320VC5402对于G.729A语音压缩算法的优化和实现，范异君，，G.729A语音压缩编码算法广泛应用于VoIP、个人移动通信、低轨道卫星通信系统和无线通信等领域，成为目前语音编码算法中最主要的方案��

自己从头写的超越zip的压缩算法

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 插值方法: CV_INTER_NN – 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR – 双线性插值 (缺省使用) CV_INTER_AREA – 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC – 立方插值. 函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI. 程序1：图像压缩（第一版） # coding=utf-8 import tim

在信息论中，数据压缩是数据处理的难题之一，尤其是图像无损压缩。JPEG－LS算法是公认的灰度图像有效的压缩算法。然而，对于计算机绘制的灰度图像（如CAD、SOLIDWORK等），其压缩效率低，限制了JPEG－LS的广泛应用。提出一种基于两步编码法的图像有效压缩算法，即建模和编码,算法与JPEG-LS灰度图像压缩标准进行对比实验，实验结果证明该算法提高了压缩效率。

机车 面向飞行安全和便携性的 LOCO-I（图像的低复杂度 LOssless 压缩）算法的实现 开发者/维护者：Neil Abcouwer, neil.abcouwer [at] jpl.nasa.gov 该软件基于 LOCO-I 算法，其描述如下： Marcelo J. Weinberger、Gadiel Seroussi 和 Guillermo Sapiro，“LOCO-I：一种低复杂性、基于上下文的无损图像压缩算法”，在 Proc. 数据压缩会议 (DCC '96)，第 140-149 页，1996 年。 此实现源自 Matt Klimesh 和 Aaron Kiely 的 MER 实现，并由 Neil Abcouwer 修改。 修改包括使用固定宽度类型、将压缩和解压缩的通用代码放在 loco_common 文件中、删除全局变量以支持传递的结构指针、通过使用结构减少函数参数以及

Lz77压缩 Lz77压缩算法的实现 介绍 无损数据压缩的硬件实现对于优化存储设备的容量/成本/功耗很重要。 GZIP是一种用于文件压缩和解压缩的文件格式，它基于最流行的无损存储算法之一-DEFLATE。 DEFLATE结合使用LZ77算法和霍夫曼编码。 在这项工作中，我们使用MaxCompiler编程工具套件在FPGA上实现LZ77算法。 特征 表现： 吞吐量：每个周期时钟8个输入字节 压缩比：1.88 压缩速度：FPGA上为1.6GB / s，时钟频率为200MHz 资源使用情况： 逻辑资源：255764/262400（97.47％） 块内存：1315/2567（51.23％） 用法 文件夹层次结构（可在每个文件夹中找到更多信息） 应用程序/ build / (Where you can build/run DFE or simulations) src / (W