有损压缩

使用Matlab编写的自适应有损压缩代码，应用于气候模型数据，采用分层张量技术来优化压缩效率和数据保真度。该代码通过动态调整压缩参数，确保在不同数据模式下都能达到最佳性能。

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。

该程序使用RLE8压缩BMP图像。适用于每像素8位的图像，包括含颜色表的24位图像。颜色表大小为256x3。标头为BITMAPINFOHEADER（40字节）。

该方法首先对音频文件进行采样和量化，然后对其进行编码。最后，对编码后的数据进行压缩，将其大小减小到一半 (2:1 压缩比)。压缩后的数据可以被重建为音频。

利用Matlab编写的封装好的霍夫曼压缩编码及其对应的解压缩编码，可直接用于数据的高效压缩。

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

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

redis-4.0.8.tar.gz 是 Linux 下的 Redis 版本，适合大家获取使用。直接通过该压缩包安装 Redis 4.0.8，享受其高效的性能和稳定性。

压缩 (Compressing) 是指通过算法减少文件大小，使其在不丢失数据的情况下占用更少的存储空间。 紧凑 (Compacting) 是指将数据碎片合并为连续的块，以优化文件访问性能和释放未使用的空间。