我的数据实际上并非完全随机。我希望压缩遥测测量，这将倾向于在相同的范围内（例如，温度变化不大）。但是，我寻求多种应用的解决方案，所以我可能会发送一天的温度，下一次发送电压等等。
我想通过低数据速率卫星链路发送测量数据。 SatCom相当昂贵，所以我想尽可能地削减每一分钱。我不介意花费计算资源来打包和购买解压缩数据，因为没有太多时间关键（传输192个字节最多可能需要30秒）。
任何人都可以建议使用FOSS数据压缩方法，这会给我最大的遥测数据压缩效果吗？
值得一试吗？我可以期待什么样的百分比涨幅？
我很抱歉我无法更精确地了解数据的性质 - 只需要进行一般的遥测测量，如温度，纬度/长度GPS位置，液体流速等等。
答案 0 :(得分：5)
真正的随机数据不可压缩。
由于您无法透露数据的详细信息，因此您最好的办法是在某些样本数据上测试一些不同的压缩算法。
一个好的起点是DEFLATE algorithm，它是LZ77滑动窗口压缩和霍夫曼编码的行业标准组合。它由许多特定的压缩包实现，GZIP是一个突出的例子。
答案 1 :(得分：4)
也许最好的解决方案是使用DEFLATE库并在大数据块和高压缩设置下运行它。
如果要滚动自己的流压缩算法，可以应用适用于声音文件的相同算法：直接发送第一个测量值，然后对每个样本与前一个样本之间的差异进行编码（delta编码）。
现在，最佳编码因数据变化的速度而异：
如果数据变化足够快，请使用自适应霍夫曼树。如果差异是不相关的（数据+噪声），这将使每个样本最多从熵获得一位。
如果几个连续的数据样本可能彼此相等（数据变化不是很快并且没有HF噪声），则使用一个Huffmann树对每个非零差异进行编码，并使用a对零个数进行编码。第二个霍夫曼树。这样每次运行最多可以获得两位。
您甚至可以将差异编码为仅一位（向上或向下），但是您需要能够对零长度运行进行编码。
我的建议：delta-encode一次或两次以获得不相关的条目，然后使用库进行DEFLATE。