无损数据压缩算法的历史

《数据压缩与编码》清考复习资料

《数据压缩与编码》课程教学大纲

面试题浏览器缓存和数据压缩

compress的两个函数进行压缩和解压，使用方便

三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持，但扫描所得海量点云包含大量冗余数据，给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题，提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是：首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层；然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据，采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩，保留对模型特征贡献较大的特征点。实验结果表明，通过形状误差控制分层厚度，能在平缓部位减少层数以提高效率的同时不至于使复杂部位因分层过厚而损失重要特征，改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于使平缓部位出现孔洞，从而保证了模型重建的精度。

什么是数据压缩，一般分为几类？请列举实例说明。什么是信源编码，他与数据压缩有何关系？多媒体通常指哪些媒体，它们通常采用哪些数据压缩和信源编码的方法？压缩编码算法通常由编码器和解码器组成，算法的标准化一般是针对哪一部 分制定，为什么这样做？

c语言实现lzw数据压缩算法。该代码压缩效果强于rar与zip。该代码已经封装好了，包含后直接调用函数lzw_compress(name)就可以对name文件进行压缩。

heatshrink, 嵌入式/实时系统的数据压缩库 heatshrink嵌入式/实时系统的数据压缩/解压缩库。主要功能：占用的内存使用率为 ( 。最小 50字节) 对于某些小于字节的情况非常有用，对于许多具有 <300字节的通用案例有用。按需递增的增量CPU使用你可以在任意微

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）负责感知、采集、处理和监控环境数据，但是容易受限于资源。压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论表明，利用最优化理论，稀疏信号可以从少量的非自适应线性投影中高概率精确恢复。根据CS理论设计WSN的数据压缩方法只依赖于信号内在的结构和内容，而不是信号的带宽，弥补了WSN的不足；提出了基于稀疏随机投影的编码方法；仿真结果表明系统在满足误差要求条件下构造的数据包减少至结点数目的30%，提高了WSN通信效率，降低了系统能耗。