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数据压缩(Data Compression)，是指在一定的数据存储空间要求下，将相对庞大的原始数据，重组为满足前述空间要求的数据集合，使得从该数据集合中恢复出来的信息，能够与原始数据相一致，或者能够获得与原始数据一样的使用品质。

数据压缩原理

压缩编码的理论基础是信息论。 从信息论的角度看，信息定义为“用来消除不确定性的东西”，压缩是去掉信息中的冗余部分，也就是确定的或可推知的部分，用一种更接近信息本质的描述来代替原有冗余的描述。 而信息之所以能够被压缩，是因为信息本身通常存在很大的冗余量，这些冗余量主要是由信息之间的相似性和可推知产生的。 另一个原因是人的感官对信息之间的某些相似性并不敏感，去掉这部分冗余仍然不影响人们对信息的感知和理解。

数据压缩方法

按是否压缩到信息熵，数据压缩方法被分为有损压缩算法和无损压缩算法两类。

无损压缩算法

无损压缩算法、无失真压缩算法，英文为 Lossless compression algorithms。 无损压缩算法是为保留原始多媒体对象而设计的。在无损压缩中，数据在压缩和解压缩的过程中都不会被改变或损失。解压缩产生的数据是对原始数据的完整复制。

有损压缩算法

有损压缩算法，会造成一些信息熵的损失，只要这种损失被限制在可允许的范围内，有损压缩就是可接受的。 经典的压缩编码方法通常有三种类型：预测编码、变换编码、统计编码。 另外还有一些新的压缩方法：分形编码、小波变换图像压缩编码等。

数据压缩应用