评估压缩算法

我正在研究压缩算法（霍夫曼编码和LZ77），并想知道如何评估他们的效率取决于输入图像。我知道他们是如何工作的，但我找不到他们评估的信息（数学）。谢谢！评估压缩算法

压缩增加了输入信号的熵，从而允许增加其有效载荷。您可以尝试使用各种熵生成源文件，并比较Huffman和LZ77的结果。 –

通用（通用）压缩机如LZ77通常通过对照一组标准源对其进行测试并比较结果进行比较，例如：http://www.maximumcompression.com/,http://www.maximumcompression.com/data/summary_mf.php。

针对特定用途的压缩机针对选择尽可能具有代表性的来源组进行测试。

对于某些应用，根据源熵将压缩效率的数学界限放在一起也是有用的。

2017-09-17 19:37:10

那么你不能推导出数学上的thins？以概率我的意思是 –

在数学上，所有输入的平均压缩比将是1：1。因此你需要以某种方式限制这些输入。也许你有一个好的数学模型来构建合成数据映射到现实世界的需求，但由于这些数据集像Matt所描述的那样使用，所以这可能是更好的方法（根据当前的知识）。 – sascha

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