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如果要测算LZ77算法的压缩率，可以找一些体积较大的文件来做压缩测试，效果总体来说还是不错的（尤其是文本文件）。
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我用手边的文本文件做了一个简单的测试。
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[root@ann char-rnn-master]# find /-type f-size +1000k-name “*.txt”/usr/lib/python2.7/site-packages/netaddr/eui/oui.txt/usr/share/perl5/Unicode/Collate/allkeys.txt/usr/share/libhangul/hanja/hanja.txt/usr/share/hwdata/iab.txt/usr/share/hwdata/oui.txt/ml/rnn/char-rnn-master/data/tinyshakespeare.1/input.txt
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首先，用find命令找到本机上大于1000KB的 .txt文件，通过命令查看其中第1个文件。
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[root@ann char-rnn-master]# ls-la /usr/lib/python2.7/site-packages/netaddr/eui/oui.txt-rw-r—r—. 1 root root 2249223 Sep 22 2010 /usr/lib/python2.7/site-packages/netaddr/eui/oui.txt
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文件大小为2249223字节，即2.25MB左右。
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[root@ann char-rnn-master]# gzip-9 /usr/lib/python2.7/site-packages/netaddr/eui/oui.txt
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使用gzip命令将其压缩，参数-9表示使用压缩率最小的原则。
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[root@ann char-rnn-master]# ll /usr/lib/python2.7/site-packages/netaddr/eui/oui.txt.gztotal 1572-rw-r—r—. 1 root root 673972 Sep 22 2010 oui.txt.gz
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压缩完成后，文件为637972字节，压缩率约为28.36％，效率还是很高的。这类使用统计方法来动态规划字典的算法，应用非常普遍。
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数据科学家养成手册 [:1700503567]
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9.5.2 有损压缩
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比起无损压缩，有损压缩更是一种每个人每天都在被动接触的一大类算法。这种压缩中允许有一定损失的场景多见于模拟信号的处理。
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人类通过自身的视觉、听觉等感知到的模拟信号多为连续不断的信号。例如，有一个在时域上连续的声音信号，在以数字信号的形式对其进行记录时，需要对每个时间段中波形的波幅进行描述。用这种以离散方式记录波形的波幅，使得取样时间越宽，记录内容就与原始内容相差越大；取样时间越窄，记录内容就与原始内容相差越小。但是，要想采用数字信号对这些信息进行记录，势必无法避开从连续的模拟信号到离散的数字信号的转换过程（如图9-8所示）。从无限和连续，到有限和离散，无论怎么做，损失在这个环节都是无法避免的。
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图9-8 连续信号和离散信号
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人类的视觉和听觉的敏感程度是有限的，也就是说，人类可以天然地容纳一些视听方面的信息损失，这也给多媒体信息的压缩带来了可能——只要使取样细密到一定程度，人类就不容易感知到其中的信息损失，所以，很多情况下也就没有必要去无限地追求这种取样的细密度。下面我们来认识一下这方面的应用。
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1．音频
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WAV文件格式是由微软研发的一种声音文件格式。标准格式的WAV文件和音乐CD使用的格式一样，都采用44.1K的采样频率，也就是在1秒之内进行44100次采样，最后生成的每一秒的声音信息都有44100个点的波幅来描述。这种采样频率已经非常高了，超出这个范围，人的耳朵就很难感知其中的变化了。
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以人声为例，将这种声波的波形画出来，由于线条堆叠在一起，所以无法看出其形状（如图9-9所示）。但是，我们可以把它看成一个f(t)函数，每一瞬间都是在0点上下往复抖动的周期为60～4000Hz的波幅不断变化的曲线。
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图9-9 声波波形
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振幅量化有8位、16位、24位3种精度，声道也有单声道和双声道之分。以高精度的24位双声道，采样周期为44100次/秒来计算，存储1秒的声音需要的存储空间为：
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C=16×44100×2=1411200bit
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