音频压缩：采样、量化、编码及 2:1 压缩

该项目在MATLAB中实现了DPCM（差分脉冲编码调制）技术，结合Golomb编码，用于压缩CD质量的音频信号（16位/样本）。项目开发一种算法，通过DPCM技术对音频信号进行编码和解码，使用阶数N=1的线性预测子，并采用Golomb码对预测误差进行编码。同时，对不同类型的音频信号（声音、不同流派的音乐）进行了测试，评估了不同预测变量组合和量化级别对速率和SNR的影响。

MATLAB中的JPEG压缩编码系统实现。

OMP算法的基本思想是从字典矩阵D（也称为过完备原子库）中选择与信号y最匹配的原子（即某列），构建稀疏逼近。然后将剩余残差减去所有已选择的原子组成的矩阵在空间上的正交投影，得到下一步的信号残差。随后，继续选择与信号残差最匹配的原子，反复迭代。信号y可以由这些原子的线性和，加上最后的残差值来表示。如果残差值在可以忽略的范围内，则信号y即为这些原子的线性组合。OMP分解过程实际上是依次对所选原子进行Schmidt正交化，然后将待分解信号减去在正交化后的原子上的各自分量，即可得到残差。

采用C++多文件编程，独立实现了堆和哈夫曼树数据结构，能够对英文文件进行高效的压缩和解压缩。各模块独立，具备强大的可扩展性。

PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，采用模型驱动方法，将业务与信息技术有机结合，支持企业体系架构的有效部署，并提供强大的研发生命周期管理分析与设计技术。PowerDesigner支持超过60种数据库系统（RDBMS）及其不同版本。本资源为16.0版本的破解版，压缩成19个分卷。

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）。

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。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

MATLAB开发中，图像可以通过KL变换进行高效压缩。以下代码演示了该方法。