G729音频压缩算法是一种广泛应用于语音通信和网络电话的技术，主要目的是为了在有限的带宽条件下提供高质量的语音传输。该算法基于国际电信联盟（ITU）的G.729标准，属于码率极低的语音编码技术，通常在8kbps下运行，这比传统的PCM（脉冲编码调制）等无损音频格式节省了大量带宽，非常适合在网络带宽有限的环境下使用。 G729算法的核心是结合了多个语音处理技术，包括： 1. 声码器：G729使用连续自适应差分脉冲编码调制（CELP，Code Excited Linear Prediction）技术。CELP通过线性预测模型来估计语音信号，并用最少的比特数来表示预测误差。它先对语音信号进行帧划分，每帧大约20毫秒，然后对每一帧进行分析和编码。 2. 噪声掩蔽：考虑到人耳对不同频率段的敏感度不同，G729利用掩蔽效应来减少编码所需的信息量。在某些频率区域，即使信号被噪声覆盖，人耳也很难察觉，因此可以降低这些区域的编码精度。 3. 滑动窗口自适应量化：为了适应语音信号的变化，G729使用滑动窗口进行自适应量化。这种技术可以根据信号的特性动态调整量化步长，提高编码效率。 4. 哈夫曼编码：编码后的语音数据再经过哈夫曼编码，这是一种高效的无损数据压缩方法，根据出现频率对编码进行优化，进一步减少传输的数据量。 5. 结构化编码：G729还采用了结构化的编码方式，将语音信号分为多个部分，如基频、幅度序列和噪声掩蔽参数等，分别编码并存储，便于解码时复原原始语音信号。 在实际应用中，如"TalkDll"这样的库文件，可能是实现G729压缩算法的动态链接库，它为开发者提供了接口，方便在程序中集成G729编码和解码功能。在进行网络传输时，压缩后的音频数据通过TCP或UDP协议发送到接收端，接收端再使用对应的解码库进行解码，恢复成原始音频信号，从而实现清晰的语音通信。 G729音频压缩算法在有限的网络资源下实现了高效、高质量的语音传输，对于移动通信、VoIP服务、在线会议等场景具有重要的实用价值。通过深入理解和应用G729，开发者可以优化其语音通信系统，提升用户体验。

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