有损数据压缩

SWinzip 库使用压缩感知和小波变换实现科学有损数据压缩和重建。它适用于常规网格和点云表示的数据，并提供无矩阵小波变换、基于阈值的压缩和分布式压缩示例。SWinzip v2.0 增强了小波压缩功能，包括 C++ 和 Matlab 中的无矩阵小波变换，基于阈值的压缩，以及 Python 中 Alpert 小波变换的实现。

无损/有损压缩 字符串压缩理论与算法 音频/视频通常采用有损压缩，精度可选择 可在不解压全体数据下重构部分数据 有损压缩方法：小波变换、主成分分析

压缩优化的 Apriori 算法，运行效率提升不少。传统 Apriori 跑大数据集时，候选项太多、数据库还要反复扫，真挺伤的。这个算法思路蛮巧，先压缩数据，减少扫描次数，再过滤无效候选集，整体响应快多了。你要是做数据挖掘，尤其是物联网那类海量数据场景，可以试试看。还有一些挺实用的相关文章，代码实现也比较详细，想深入研究也方便。

从Oracle9iR2版本开始，Oracle引入了表压缩技术，减少数据表中重复数据，从而节省存储空间。这项技术通常在数据仓库环境中应用较多。

这两个文件很可能是使用 gzip 工具压缩的数据文件，通常用于存储和传输数据。

数据压缩算法在各个领域都有广泛的应用，而Matlab作为一种通俗易懂的编程语言，使得实现这些算法变得更加简便。

心电数据压缩新思路：挖掘结构信息，提升压缩效率 压缩感知算法为心电数据压缩提供了新的思路。不同于传统方法，压缩感知算法能够利用心电数据自身的结构信息，实现更高的压缩率和精度。 挖掘数据结构，突破传统瓶颈 传统压缩算法往往忽略了数据的内在结构，而压缩感知算法则通过构建能够反映心电数据结构信息的稀疏字典，更好地捕捉数据的变化规律。 MIT-BIH数据库验证，性能表现优异 在MIT-BIH数据库上的实验结果表明，相比于传统压缩算法，基于压缩感知的算法在均方根误差和压缩率上均展现出显著优势。

数据仓库中存储了大量数据，进行复杂的数据分析与挖掘通常耗时较长。数据压缩策略可以有效减少数据集大小，同时保持几乎相同的分析结果，例如数据立方体聚集和维归约。在数据压缩后，节省的挖掘时间可以超过归约过程中的消耗。

如果你想提升 MongoDB 的性能和存储效率，MongoDB 3.0 的 WiredTiger 存储引擎真的挺不错的。它通过引入文档级锁和多版本并发控制(MVCC)，提升了并发性能。是在数据压缩方面，WiredTiger 支持三种压缩模式：不压缩、Snappy（默认）和 Zlib（高压缩）。你可以根据需要选择最适合的模式，平衡读写速度和存储空间的使用。如果你正在大量数据，WiredTiger 的存储效率相较于旧版本的 MMAP 引擎有了显著提升。比如在插入 1000 万条数据的实验中，WiredTiger 不仅插入速度更快，存储空间也得到了大幅度的压缩，是采用默认的 Snappy 模式，存储

方块编码的图像压缩你试过没？BTC 压缩的方式挺适合简单图像传输场景的，尤其在一些实时要求不高的小型项目里，还蛮好用的。这套资源用的是 Matlab 写的，主程序是main.m，打开就能跑，代码结构清晰，挺适合上手学习。 所有的函数都集中在几个.m文件里，调用逻辑也不复杂。你把文件拉进 Matlab 的当前文件夹，点开main.m，运行一下，快就能看到效果。嗯，作者用的是 Matlab 2019b，我用 2021a 跑的也没问题，就是会有点函数提示要改下。 资源里没自带效果图，但运行完你就能看到压缩效果，主要是传输之前对图像做了有损压缩，压缩率还不错。传输效率提升，画质损耗也在可接受范围。适合