LZMA压缩img文件实例

利用Matlab进行数据压缩与加密技术详解在当今科技快速发展的时代，数据压缩与加密技术日趋重要。

随着数字化时代的到来，数据的产生与传输量不断增加，如何高效地存储和传输数据成为了一个亟待解决的问题。

同时，随着信息安全威胁的不断增加，数据加密也成为了保护信息安全的重要手段之一。

在这样的背景下，Matlab作为一个强大的数学计算工具，提供了丰富的数据压缩与加密函数，成为了研究和实践者们的首选。

1. 数据压缩技术数据压缩技术是将大容量的数据通过一定的算法和方法进行转换和编码，以减少所占用的存储空间或传输带宽。

Matlab提供了多种数据压缩的方法和函数。

1.1 无损压缩无损压缩是一种将原始数据转化为压缩文件，但在解压缩时恢复得到与原始数据完全一样的数据的压缩技术。

Matlab中常用的无损压缩方法有哈夫曼编码和Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法。

哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，通过构建霍夫曼树将较高频率的字符用较短的二进制编码表示，而将较低频率的字符用较长的二进制编码表示，从而实现对数据的压缩。

在Matlab中，可以使用`huffmandict`函数生成霍夫曼编码字典，并使用`huffmanenco`和`huffmandeco`函数进行编码和解码。

LZW算法是一种以词典为基础的无损压缩算法，利用词典来对数据进行压缩和解压缩。

在Matlab中，可以使用`lzwenco`和`lzwdeco`函数实现LZW算法的编码和解码。

1.2 有损压缩有损压缩是指在压缩数据的过程中，丢弃部分数据的精确信息，从而得到一个对原始数据的近似表示。

有损压缩可以显著减小数据的存储空间和传输带宽，但也会引入一定的失真。

Matlab提供了多种有损压缩方法和函数，如离散余弦变换(DCT)、小波变换(Wavelet Transform)等。

DCT技术是一种常用的图像压缩方法，它通过将图像划分为非重叠的小块，然后对每个小块进行变换来减少冗余信息。

7-zip的极限压缩算法
7-Zip 使用了一种名为LZMA 的压缩算法，这是一种非常高效的压缩算法，特别适合处理大型文件和数据流。

LZMA 算法具有极高的压缩比，尤其是在处理大量数据时。

以下是LZMA 算法的一些关键特性：
1.字典编码：LZMA 使用字典编码，这意味着它查找并存储重复的数
据块，而不是简单地存储每个字节。

这种方法能够显著减少重复数据的大小。

2.范围编码：与传统的熵编码方法不同，LZMA 使用范围编码来进一
步提高压缩效率。

范围编码能够更有效地表示数据中的概率分布，从而在压缩过程中实现更高的效率。

3.多线程支持：7-Zip 支持多线程压缩，这使得在多核处理器系统上能
够更快地完成压缩任务。

通过并行处理，可以显著提高压缩大型文件的性能。

4.高压缩比：LZMA 算法提供了非常高的压缩比，尤其是在处理大量
数据时。

这使得7-Zip 在许多场景下成为了一个非常有效的压缩工具。

5.解压缩速度：虽然LZMA 压缩算法相对较慢，但解压缩速度相对较
快。

这意味着当你需要快速访问压缩文件时，解压缩操作不会成为瓶颈。

6.可配置的压缩级别：7-Zip 允许用户选择不同的压缩级别，可以根据
需要平衡压缩时间和压缩比。

这为用户提供了更大的灵活性，可以根据需求选择最适合的压缩设置。

总的来说，7-Zip 的LZMA 算法是一种非常强大且高效的压缩算法，特别适用于处理大型文件和数据流。

其高效的字典编码、范围编码和多线程支持等特性使得它在许多场景下成为了首选的压缩工具。

废话不多说直接上教程：VirtualBox下载地址：/html_2/1/59/id=46462&pn=0.html YLMS OS下载地址：/1、在VirtualBox虚拟YLMS OS下安装增强功能及共享WINDOWS文件夹的方法linlong@linlong-laptop:~$ sudo passwd root输入新的UNIX 密码：重新输入新的UNIX 密码：passwd：已成功更新密码linlong@linlong-laptop:~$ su密码：root@linlong-laptop:/home/linlong# mkdir /mnt/cdromroot@linlong-laptop:/home/linlong# sudo mount /dev/cdrom /mnt/cdrommount: 块设备/dev/sr0 写保护，已只读方式挂载root@linlong-laptop:/home/linlong# cd /mnt/cdromroot@linlong-laptop:/mnt/cdrom# ls32Bit VBoxLinuxAdditions-amd64.run VBoxWindowsAdditions.exe64Bit VBoxLinuxAdditions-x86.run VBoxWindowsAdditions-x86.exeAUTORUN.INF VBoxSolarisAdditions.pkgautorun.sh VBoxWindowsAdditions-amd64.exeroot@linlong-laptop:/mnt/cdrom# sudo sh ./VBoxLinuxAdditions-x86.run Verifying archive integrity... All good.Uncompressing VirtualBox 3.2.4 Guest Additions for Linux.........VirtualBox Guest Additions installertar: 记录大小= 8 块Building the VirtualBox Guest Additions kernel modulesBuilding the main Guest Additions module ...done.Building the shared folder support module ...done.Building the OpenGL support module ...doneDoing non-kernel setup of the Guest Additions ...done.Starting the VirtualBox Guest Additions ...done.Installing the Window System driversInstalling Server 1.7 modules ...done.Setting up the Window System to use the Guest Additions ...done.You may need to restart the hal service and the Window System (or just restartthe guest system) to enable the Guest Additions.Installing graphics libraries and desktop services components ...done.root@linlong-laptop:/mnt/cdrom#2、实现共享菜单栏上点击设备然后再弹出的列表中点击分配数据空间出现如下图（不知道的自己百度下）sudo mkdir /home/share (share是要共享的文件夹名字)sudo mount -t vboxsf share /home/（注意空格）3、解包（需要用到的包要放到共享文件目录下）（一）在开始解包之前要做这么几件事：①下载unyaffs包下载地址：/p/unyaffs/downloads/list②执行先执行gcc –o unyaffs unyaffs.c 再执行cp unyaffs /bin（具体看你bin目录在哪个路径下）（二）接下来就开始解压img文件：请不要直接用命令unyaffs system.img，这样的话解开的文件都在当前目录下。

废话不多说直接上教程：VirtualBox下载地址：/html_2/1/59/id=46462&pn=0.html YLMS OS下载地址：/1、在VirtualBox虚拟YLMS OS下安装增强功能及共享WINDOWS文件夹的方法linlong@linlong-laptop:~$ sudo passwd root输入新的UNIX 密码：重新输入新的UNIX 密码：passwd：已成功更新密码linlong@linlong-laptop:~$ su密码：root@linlong-laptop:/home/linlong# mkdir /mnt/cdromroot@linlong-laptop:/home/linlong# sudo mount /dev/cdrom /mnt/cdrommount: 块设备/dev/sr0 写保护，已只读方式挂载root@linlong-laptop:/home/linlong# cd /mnt/cdromroot@linlong-laptop:/mnt/cdrom# ls32Bit VBoxLinuxAdditions-amd64.run VBoxWindowsAdditions.exe64Bit VBoxLinuxAdditions-x86.run VBoxWindowsAdditions-x86.exeAUTORUN.INF VBoxSolarisAdditions.pkgautorun.sh VBoxWindowsAdditions-amd64.exeroot@linlong-laptop:/mnt/cdrom# sudo sh ./VBoxLinuxAdditions-x86.run Verifying archive integrity... All good.Uncompressing VirtualBox 3.2.4 Guest Additions for Linux.........VirtualBox Guest Additions installertar: 记录大小= 8 块Building the VirtualBox Guest Additions kernel modulesBuilding the main Guest Additions module ...done.Building the shared folder support module ...done.Building the OpenGL support module ...doneDoing non-kernel setup of the Guest Additions ...done.Starting the VirtualBox Guest Additions ...done.Installing the Window System driversInstalling Server 1.7 modules ...done.Setting up the Window System to use the Guest Additions ...done.You may need to restart the hal service and the Window System (or just restartthe guest system) to enable the Guest Additions.Installing graphics libraries and desktop services components ...done.root@linlong-laptop:/mnt/cdrom#2、实现共享菜单栏上点击设备然后再弹出的列表中点击分配数据空间出现如下图（不知道的自己百度下）sudo mkdir /home/share (share是要共享的文件夹名字)sudo mount -t vboxsf share /home/（注意空格）3、解包（需要用到的包要放到共享文件目录下）（一）在开始解包之前要做这么几件事：①下载unyaffs包下载地址：/p/unyaffs/downloads/list②执行先执行gcc –o unyaffs unyaffs.c 再执行cp unyaffs /bin（具体看你bin目录在哪个路径下）（二）接下来就开始解压img文件：请不要直接用命令unyaffs system.img，这样的话解开的文件都在当前目录下。

MATLAB数据压缩与编码技巧与实例引言在现代信息时代，数据的处理与传输是一项重要任务。

然而，随着数据量的不断增加，数据的存储和传输成本也逐渐提高。

为了克服这一问题，数据压缩和编码技巧变得至关重要。

本文将探讨MATLAB中的数据压缩和编码技巧，并提供实际案例。

一、数据压缩方法1. 无损压缩无损压缩是指在数据压缩过程中不会丢失数据。

MATLAB提供了多种无损压缩方法，如GZIP、ZLIB和LZ77算法等。

其中，GZIP是一种广泛使用的压缩工具，可以通过命令行或MATLAB函数进行调用。

例如，可以使用以下MATLAB代码压缩文件。

```matlabinputFile = 'input.txt';outputFile = 'compressed.gz';gzip(inputFile, outputFile);```此代码将输入文件"input.txt"压缩为"compressed.gz"。

2. 有损压缩有损压缩是指在数据压缩过程中会有一定的数据损失。

这种方法适用于某些情况下，例如图像和音频数据。

在MATLAB中，可以使用JPEG和MP3等算法进行有损压缩。

以下是一个示例，演示如何使用JPEG算法对图像进行有损压缩。

inputImage = imread('input.jpg');outputImage = 'compressed.jpg';imwrite(inputImage, outputImage, 'Quality', 80);```这段代码将输入图像"input.jpg"以80%的质量压缩为"compressed.jpg"。

二、数据编码技巧1. 霍夫曼编码霍夫曼编码是一种常用的无损编码方法，广泛应用于数据压缩领域。

在MATLAB中，可以通过"Huffmandict"和"Huffmanenco"函数实现霍夫曼编码。

JPEG图片压缩的Python实现文章目录致谢预备知识Python代码这学期有幸参加学习学校韩宇星教授的数字图像工程（全英）课-程，对机器视觉了解更进一步，对韩老师引用世事洞明皆学问，人情练达即文章那节课印象颇深。

课-程期间，通过网络博客资料学习，收获很多。

为表感谢，我记录这篇学习笔记，希望为全世界知识共享迈出一小步。

预备知识感谢这些博主乐于分享知识的无私精神。

Python代码接下来贴出本人的Python代码，程序效果如下：其中amilk.bmp是原图，大小约2652KB；amilk.gpj是程序压缩后存储的文件，大小约380KB；resul.bmp是程序读取amilk.gpj后恢复出来的BMP文件，大小约1990KB，文件大小变化是因为JPEG是有损压缩，这必然导致部分高频信息丢失。

原图效果：根据amilk.gpj反压缩得到的图片效果：python代码如下：import numpy as npimport osfrom PIL import Imageclass KJPEG:def __init__(self):self.__dctA = np.zeros(shape=(8, 8))for i in range(8):c = np.sqrt(1 - 8)c = np.sqrt(2 - 8)for j in range(8):self.__dctA[i, j] = c * np.cos(np.pi * i * (2 * j + 1) - (2 * 8))# 亮度量化矩阵self.__lq = np.array([16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61,12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55,14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56,14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62,18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77,24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92,49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101,72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99,# 色度量化矩阵self.__cq = np.array([17, 18, 24, 47, 99, 99, 99, 99,18, 21, 26, 66, 99, 99, 99, 99,24, 26, 56, 99, 99, 99, 99, 99,47, 66, 99, 99, 99, 99, 99, 99,99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,99, 99, 99, 99, 99, 99, 99, 99,# 标记矩阵类型，lt是亮度矩阵，ct是色度矩阵 self.__lt = 0self.__ct = 1# Zig编码表self.__zig = np.array([0, 1, 8, 16, 9, 2, 3, 10,17, 24, 32, 25, 18, 11, 4, 5,12, 19, 26, 33, 40, 48, 41, 34,27, 20, 13, 6, 7, 14, 21, 28,35, 42, 49, 56, 57, 50, 43, 36,29, 22, 15, 23, 30, 37, 44, 51,58, 59, 52, 45, 38, 31, 39, 46,53, 60, 61, 54, 47, 55, 62, 63# Zag编码表self.__zag = np.array([0, 1, 5, 6, 14, 15, 27, 28,2, 4, 7, 13, 16, 26, 29, 42,3, 8, 12, 17, 25, 30, 41, 43,9, 11, 18, 24, 31, 40, 44, 53,10, 19, 23, 32, 39, 45, 52, 54,20, 22, 33, 38, 46, 41, 55, 60,21, 34, 37, 47, 50, 56, 59, 61,35, 36, 48, 49, 57, 58, 62, 63def __Rgb2Yuv(self, r, g, b):# 从图像获取YUV矩阵y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * bu = -0.1687 * r - 0.3313 * g + 0.5 * b + 128v = 0.5 * r - 0.419 * g - 0.081 * b + 128return y, u, vdef __Fill(self, matrix):# 图片的长宽都需要满足是16的倍数（采样长宽会缩小1-2和取块长宽会缩小1-8）# 图像压缩三种取样方式4:4:4、4:2:2、4:2:0fh, fw = 0, 0if self.height % 16 != 0:fh = 16 - self.height % 16if self.width % 16 != 0:fw = 16 - self.width % 16res = np.pad(matrix, ((0, fh), (0, fw)), 'constant',constant_values=(0, 0))return resdef __Encode(self, matrix, tag):# 先对矩阵进行填充matrix = self.__Fill(matrix)# 将图像矩阵切割成8*8小块height, width = matrix.shape# 减少for循环语句，利用numpy的自带函数来提升算法效率shape = (height -- 8, width -- 8, 8, 8)strides = matrix.itemsize * np.array([width * 8, 8, width, 1]) blocks = np.lib.stride_tricks.as_strided(matrix, shape=shape, strides=strides)for i in range(height -- 8):for j in range(width -- 8):res.append(self.__Quantize(self.__Dct(blocks[i,j]).reshape(64), tag))return resdef __Dct(self, block):# DCT变换res = np.dot(self.__dctA, block)res = np.dot(res, np.transpose(self.__dctA))return resdef __Quantize(self, block, tag):res = blockif tag == self.__lt:res = np.round(res - self.__lq)elif tag == self.__ct:res = np.round(res - self.__cq)return resdef __Zig(self, blocks):ty = np.array(blocks)tz = np.zeros(ty.shape)for i in range(len(self.__zig)):tz[:, i] = ty[:, self.__zig[i]]tz = tz.reshape(tz.shape[0] * tz.shape[1]) return tz.tolist()def __Rle(self, blist):for i in range(len(blist)):if blist[i] != 0:res.append(cnt)res.append(int(blist[i]))elif cnt == 15:res.append(cnt)res.append(int(blist[i]))# 末尾全是0的情况if cnt != 0:res.append(cnt - 1)res.append(0)return resdef Compress(self, filename):# 根据路径image_path读取图片，并存储为RGB矩阵 image = Image.open(filename)# 获取图片宽度width和高度heightself.width, self.height = image.sizeimage = image.convert('RGB')image = np.asarray(image)r = image[:, :, 0]g = image[:, :, 1]b = image[:, :, 2]# 将图像RGB转YUVy, u, v = self.__Rgb2Yuv(r, g, b)# 对图像矩阵进行编码y_blocks = self.__Encode(y, self.__lt)u_blocks = self.__Encode(u, self.__ct)v_blocks = self.__Encode(v, self.__ct)# 对图像小块进行Zig编码和RLE编码y_code = self.__Rle(self.__Zig(y_blocks))u_code = self.__Rle(self.__Zig(u_blocks))v_code = self.__Rle(self.__Zig(v_blocks))# 计算VLI可变字长整数编码并写入文件，未实现Huffman部分 tfile = os.path.splitext(filename)[0] + ".gpj"if os.path.exists(tfile):os.remove(tfile)with open(tfile, 'wb') as o:o.write(self.height.to_bytes(2, byteorder='big'))o.flush()o.write(self.width.to_bytes(2, byteorder='big'))o.flush()o.write((len(y_code)).to_bytes(4, byteorder='big'))o.flush()o.write((len(u_code)).to_bytes(4, byteorder='big'))o.flush()o.write((len(v_code)).to_bytes(4, byteorder='big'))o.flush()self.__Write2File(tfile, y_code, u_code, v_code)def __Write2File(self, filename, y_code, u_code, v_code): with open(filename, "ab+") as o:data = y_code + u_code + v_codefor i in range(len(data)):if i % 2 == 0:td = data[i]for ti in range(4):buff = (buff 1) | ((td 0x08) 3)if bcnt == 8:o.write(buff.to_bytes(1, byteorder='big')) o.flush()td = data[i]vtl, vts = self.__VLI(td)for ti in range(4):buff = (buff 1) | ((vtl 0x08) 3)if bcnt == 8:o.write(buff.to_bytes(1, byteorder='big')) o.flush()for ts in vts:if ts == '1':if bcnt == 8:o.write(buff.to_bytes(1, byteorder='big')) o.flush()if bcnt != 0:buff = (8 - bcnt)o.write(buff.to_bytes(1, byteorder='big'))o.flush()def __IDct(self, block):# IDCT变换res = np.dot(np.transpose(self.__dctA), block) res = np.dot(res, self.__dctA)return resdef __IQuantize(self, block, tag):res = blockif tag == self.__lt:res *= self.__lqelif tag == self.__ct:res *= self.__cqreturn resdef __IFill(self, matrix):matrix = matrix[:self.height, :self.width]return matrixdef __Decode(self, blocks, tag):tlist = []for b in blocks:b = np.array(b)tlist.append(self.__IDct(self.__IQuantize(b,tag).reshape(8 ,8)))height_fill, width_fill = self.height, self.widthif height_fill % 16 != 0:height_fill += 16 - height_fill % 16if width_fill % 16 != 0:width_fill += 16 - width_fill % 16rlist = []for hi in range(height_fill -- 8):start = hi * width_fill -- 8rlist.append(np.hstack(tuple(tlist[start: start + (width_fill -- 8)])))matrix = np.vstack(tuple(rlist))res = self.__IFill(matrix)return resdef __ReadFile(self, filename):with open(filename, "rb") as o:tb = o.read(2)self.height = int.from_bytes(tb, byteorder='big')tb = o.read(2)self.width = int.from_bytes(tb, byteorder='big')tb = o.read(4)ylen = int.from_bytes(tb, byteorder='big')tb = o.read(4)ulen = int.from_bytes(tb, byteorder='big')tb = o.read(4)vlen = int.from_bytes(tb, byteorder='big')rlist = []vtl, tb, tvtl = None, None, Nonewhile len(rlist) ylen + ulen + vlen:if bcnt == 0:tb = o.read(1)if not tb:tb = int.from_bytes(tb, byteorder='big')if itag == 0:buff = (buff 1) | ((tb 0x80) 7)if icnt == 4:rlist.append(buff 0x0F)elif icnt == 8:vtl = buff 0x0Ftvtl = vtlbuff = (buff 1) | ((tb 0x80) 7)if tvtl == 0 or tvtl == -1:rlist.append(self.__IVLI(vtl, bin(buff)[2:].rjust(vtl,'0')))y_dcode = rlist[:ylen]u_dcode = rlist[ylen:ylen+ulen]v_dcode = rlist[ylen+ulen:ylen+ulen+vlen]return y_dcode, u_dcode, v_dcodedef __Zag(self, dcode):dcode = np.array(dcode).reshape((len(dcode) -- 64, 64)) tz = np.zeros(dcode.shape)for i in range(len(self.__zag)):tz[:, i] = dcode[:, self.__zag[i]]rlist = tz.tolist()return rlistdef __IRle(self, dcode):rlist = []for i in range(len(dcode)):if i % 2 == 0:rlist += [0] * dcode[i]rlist.append(dcode[i])return rlistdef Decompress(self, filename):y_dcode, u_dcode, v_dcode = self.__ReadFile(filename) y_blocks = self.__Zag(self.__IRle(y_dcode))u_blocks = self.__Zag(self.__IRle(u_dcode))v_blocks = self.__Zag(self.__IRle(v_dcode))y = self.__Decode(y_blocks, self.__lt)u = self.__Decode(u_blocks, self.__ct)v = self.__Decode(v_blocks, self.__ct)r = (y + 1.402 * (v - 128))g = (y - 0.34414 * (u - 128) - 0.71414 * (v - 128)) b = (y + 1.772 * (u - 128))r = Image.fromarray(r).convert('L')g = Image.fromarray(g).convert('L')b = Image.fromarray(b).convert('L')image = Image.merge("RGB", (r, g, b))image.save(".-result.bmp", "bmp")image.show()def __VLI(self, n):# 获取整数n的可变字长整数编码ts, tl = 0, 0ts = bin(n)[2:]tl = len(ts)tn = (-n) ^ 0xFFFFtl = len(bin(-n)[2:])ts = bin(tn)[-tl:]return (tl, ts)def __IVLI(self, tl, ts):# 获取可变字长整数编码对应的整数nif tl != 0:n = int(ts, 2)if ts[0] == '0':n = n ^ 0xFFFFn = int(bin(n)[-tl:], 2)if __name__ == '__main__':kjpeg = KJPEG()press(".-amilk.bmp")kjpeg.Decompress(".-amilk.gpj")一般情况下，使用较多的是小整数，那么较小的整数应使用更少的byte 来编码。

常用的无损压缩算法无损压缩是一种在不降低数据质量的情况下减小文件大小的压缩算法。

下面介绍几种常用的无损压缩算法：1. Huffman编码：Huffman编码是一种基于统计概率的压缩算法，通过为出现频率高的字符分配较短的编码，从而减小文件的大小。

该算法广泛应用于图像、音频和视频等领域。

2. Lempel-Ziv-Welch (LZW) 压缩：LZW压缩算法是一种字典压缩算法，它通过构建和维护一个可扩展的字典来压缩数据。

该算法常用于无损图像压缩中，如GIF格式。

3. Run-Length Encoding (RLE) 压缩：RLE压缩算法是一种简单且直观的压缩技术，它通过对连续重复的数据进行计数来减小文件的大小。

该算法常用于压缩像素数据、文本文件等。

4. Burrows-Wheeler Transform (BWT) 压缩：BWT压缩算法是一种基于重排列的压缩技术，通过对数据进行环形重排列来寻找重复的模式，并利用这些模式进行压缩。

BWT常被用于文本压缩和文件压缩。

5. Arithmetic Coding (AC) 压缩：AC压缩算法是一种通过对数据流中的不同符号进行编码来压缩数据的技术。

AC压缩算法通常比Huffman编码更高效，但实现起来更复杂。

6.LZ77和LZ78压缩算法：LZ77和LZ78算法是一对常见的压缩算法，它们通过利用历史数据和字典来寻找数据中的重复模式，并将这些重复模式替换为更短的引用。

LZ77和LZ78算法被广泛应用于无损压缩和解压缩领域。

以上介绍的只是几种常用的无损压缩算法，每种算法都有自己的特点和适用领域。

一般来说，选择最适合数据类型的压缩算法可以提高压缩效率。

此外，还有一些其他的无损压缩算法，如DEFLATE算法（在ZIP和PNG中使用）、LZMA算法（在7z中使用）等。

LZMA压缩img文件实例在制作内存系统RAMOS时，会用到wingzip来压缩img文件，但wingzip不能压缩超过4G的文件，新版本的Grub4DOS支持LZMA压缩文件，只好用LZMA 代替wingzip。

下载LZMA，下载地址：/grub2/makerom.zip解压makerom.zip，里面的LZMA.EXE就是我们需要的程序, 把LZMA.EXE复制到D盘根目录。

第一步，用DiskGenius在D盘新建一个1024MB的img文件。

点击左上角的“保存更改”按钮点击“是”按钮第二步，用LZMA.EXE压缩img文件在命令行提示符里运行D:\>lzma /?LZMA 4.57 Copyright (c) 1999-2007 Igor Pavlov 2007-12-06 Error: Incorrect commandUsage: LZMA <e|d> inputFile outputFile [<switches>...]e: encode filed: decode fileb: Benchmark<Switches>-a{N}: set compression mode - [0, 1], default: 1 (max)-d{N}: set dictionary - [0,30], default: 23 (8MB)-fb{N}: set number of fast bytes - [5, 273], default: 128-mc{N}: set number of cycles for match finder-lc{N}: set number of literal context bits - [0, 8], default: 3 -lp{N}: set number of literal pos bits - [0, 4], default: 0-pb{N}: set number of pos bits - [0, 4], default: 2-mf{MF_ID}: set Match Finder: [bt2, bt3, bt4, hc4], default: bt4-mt{N}: set number of CPU threads-eos: write End Of Stream marker-si: read data from stdin-so: write data to stdout找到要用到的参数，e——压缩，-mt{N}——CPU线程数，我的CPU是4核的Q9500，输入命令:D:\>Lzma e D:\1024.img D:\1024.lzma –mt4LZMA 4.57 Copyright (c) 1999-2007 Igor Pavlov 2007-12-06D:\>等待两分钟，压缩完毕。

lzma压缩算法原理LZMA（Lempel-Ziv-Markovchain）压缩算法是一种高效的数据压缩方法，目前广泛应用在各种存储媒体和传输网络上。

LZMA是由多个组件构成的，包括Lempel-Ziv（LZ）编码、Markov链编码、Huffman 编码以及字典算法，各个组件结合起来完成良好的数据压缩。

Lempel-Ziv算法Lempel-Ziv编码是一种近似无损压缩算法，由Avi W. Lempel 和Jakob Ziv于1977年提出。

该编码的基本思想是，给定的输入数据序列，从序列的最开始处开始查找，第一个不同的数据项就是压缩编码的起点。

如果在该数据项后面的某个数据项，与起点之前的某个数据项，完全一样，则可以用一个距离参数来描述两个数据项之间的差异，而不需要再次表示这些数据项，从而节省空间。

Markov链编码Markov链编码是一种基于自相关系数的概率编码，它由俄罗斯数学家安德烈马尔科夫提出。

该编码算法基于马尔可夫链建立了一种统计模型，可以根据有限的数据序列预测之后的输入序列，并通过统计学的方法逐渐概括出数据的特征。

该编码通过计算不同数据序列之间的联系，使得预测更准确，利用马尔可夫模型进行编码可以极大地压缩数据，使得压缩效率得到提高。

Huffman编码Huffman编码是一种可变长编码，该编码由David A. Huffman 在1952年提出。

Huffman编码的基本思想是，根据数据的出现的频率，将出现频率高的数据编码用较短的字符串，出现频率低的数据编码用较长的字符串，从而达到压缩的目的。

字典算法字典算法是一种用于压缩字符串的有效算法，其原理是利用字典中的字符串进行匹配，将压缩字符串中出现的标记索引为相应的字符串在字典中的索引，从而节省空间，缩短压缩字符串的长度，提高压缩效率。

LZMA算法LZMA是一种基于Lempel-Ziv算法、Markov链算法、Huffman编码和字典算法的高效数据压缩算法。

lzma 压缩参数
LZMA是一种高压缩比的压缩算法，参数可以通过调整来获得不同的压缩效果和速度。

常见的LZMA压缩参数包括：
1. -d参数：用于指定压缩字典的大小，字典越大，压缩率越高，但压缩速度会变慢。

可以使用字节大小的数字或K、M、G等后缀来表示大小。

例如，-d24M表示使用24MB的字典大小。

2. -m参数：用于控制压缩器内存使用的限制。

可以指定一个整数值来表示最大使用的内存大小，单位为字节，或者使用百分比%来表示可用内存的比例。

例如，-m512M表示使用最多512MB的内存用于压缩。

3. -lc和-lp参数：用于指定匹配长度和距离的最小传输长度。

可以使用整数指定长度。

4. -pb参数：用于指定LZMA压缩时使用的指针位数。

可以使用0至4之间的整数值。

5. -fb参数：用于指定压缩时使用的未压缩块的大小。

可以使用整数表示文件块大小。

这些参数可以根据具体的需求进行调整，以获得最佳的压缩效果和速度。