LZW压缩 利用重复发生的模式来节省磁盘空间的无损数据压缩算法。 也可以用于压缩非文本文件。 概述 大于255的单个代码被分配给重现模式。 模式和代码存储在字典中。 用于编码和解码的字典相同。 用法 使用g++ main.cpp编译 编码./a.out msg.txt encoded.txt编码的./a.out msg.txt encoded.txt 解码./a.out encoded.txt decoded.txt 作者 Paramvir Singh（pvs1209pvs）

该函数根据 Abraham Lempel 和 Jacob Ziv 在论文“On the Complexity of Finite Sequences”中提出的工作计算有限二进制序列的复杂度，该论文发表在“IEEE Transactions on Information Theory”，Vol。 IT-22，没有。 1，1976 年 1 月。 从该角度来看，该算法可以称为“ LZ76”。 该函数支持两种评估序列复杂度的方法： 1. 分解为详尽的生产流程2.分解成原始生产过程穷举复杂度可以被认为是 LZ76 中提出的复杂度测量方法的下限，而原始复杂度是上限。 目前，仅支持具有二进制字母 (0, 1) 的序列。 如果您发现此功能有用、发现它的错误或有任何改进建议，请随时给我发电子邮件。

样本熵、近似熵、lempel-ziv函数代码。lempel-ziv复杂度是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法

使用Lempel Ziv编码对字符串进行编码的函数

利用Lempel-Ziv算法进行英文文本的压缩，内含有算法所有C语言源代码、用于压缩的英文文本等。

二进制序列的 Lempel Ziv 算法实现。 它还有一个用于单元测试的测试文件

通过分析非线性、非平稳、非周期信号的二值化与四值化的粗粒化编码对 Lempel-Ziv复杂度的影响,发现粗粒化的程度会对Lempel-Ziv复杂度产生显著影响;随着粗粒化精度的提高, Lempel-Ziv复杂度增加,计算难度增大,但其灵敏度也相应增加。在应用粗粒化编码计算 LempelZiv复杂度时,应正确选择适当的粗粒化程度。

二进制序列的 Lempel Ziv 算法实现。

matlab里简单的计算时间序列的复杂度的算法，输入是数字序列，输出是归一化的复杂度

LZ 复杂度分析 随着人们对非线性方法的分析越加深入，他们发现，虽然关联维度和最大李雅谱诺夫指数在分析脑电时具有一定的帮助，但是它们对数据的依赖性太强，对干扰和噪声太敏感，而且要得到可靠的结果需要大量的数据，这对于高度不平稳的脑电波来说无疑是相当大的局限。科研人员迫切需要一种数据量少且具有一定抗干扰能力的方法，这时LZ复杂度算法应运而生，它是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法。这个方法最先由Lempel和Ziv提出，因此取名为Lempel-Ziv复杂度。直到1987年，才由Kaspar和Schuster提出了该算法的计算机实现方法。 对于一个待求字符串S(S1，S2，…，Sn)以及另一个字符串Q(q1，q2，…，qn)，SQ表示S和Q的级联，SQ=( S1，S2，…，Sn，q1，q2，…，qn)。令SQv是SQ减去最后一个字符所得字符串。判断Q是否是SQv的一个子串，如果Q是SQv的一个子串，说明Q中的字符是可从S复制的，这时把待求序列的下一个字符级联到Q。如果Q不是SQv的一个子串，则表示Q是插入字符。这时把Q级联到S，S=SQ，重新构造Q，重复以上过程直到Q取待求序列的最后一位结束。每次Q级联到S，表明出现一种新模式，用c表示一个字符串中新模式的数量。例如对于S=(10101010)，应用上面的方法可以得到c(8)=3个新模式：1，0 ，101010。