用于MATLAB/Octave的便携式数据压缩/解压工具箱

v0.9.8 (Archie-the-goat - bet) URL:https://github.com/fangq/zmat/releases/tag/v0.9.8

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ZMat是一个可移植的mex函数，用于在MATLAB和GNU Octave中启用基于zlib/gzip/lzma/lzip/lz4/lz4hc的数据压缩/解压和base64编码/解码支持。金宝app它快速紧凑，可以在几分之一秒内处理一个大数组。

在支持的6种压缩方法中，金宝applz4压缩/解压速度最快;Lzma压缩速度最慢，但压缩比最高;Zlib /gzip在速度和压缩时间之间有最好的平衡。

ZMat接受3种类型的输入:基于字符的字符串、数字数组或向量、逻辑数组/向量。任何其他输入格式都会导致错误，除非你将输入类型转换为' int8/uint8 '格式。接受一个多维数值数组，原始输入的类型/维度信息存储在第二个输出“info”中。如果使用已编码数据(字节向量)和“info”结构调用zmat, zmat将首先解码二进制数据，然后恢复原始输入的类型和大小。

MATLAB的预编译mex二进制文件存储在名为“private”的子文件夹中。那些为GNU Octave预编译的文件存储在名为“Octave”的子文件夹中，每个子文件夹有一个操作系统。

= = = =安装

ZMat的安装与任何其他简单的MATLAB工具箱没有什么不同。您只需要下载/解压缩包到一个文件夹，并添加文件夹的路径(包含zmat。m和“private”文件夹)的路径列表，使用如下命令:

目录“/路径/ / zmat”);

如果你想永久地添加这个路径，你需要输入"pathtool"，浏览zmat根文件夹并添加到列表中，然后点击"Save"。然后，在MATLAB中运行“rehash”，并输入“which zmat”，如果你看到一个输出，这意味着ZMax为MATLAB/Octave安装。

如果您在一个共享环境(如Linux服务器)中使用MATLAB，那么添加路径的最佳方法是键入

mkdir ~ / matlab /
纳米~ / matlab / startup.m

然后在这个文件中输入addpath('/path/to/zmax')，保存并退出编辑器。MATLAB将在每次启动时执行该文件。对于Octave，需要编辑的文件是~/。Octaverc，其中“~”是您的主目录。

==使用ZMat ==

ZMat提供了一个单一的mex函数ZMat。Mex *——用于压缩/编码或解压缩/解码数据流。函数的帮助信息如下所示

==帮助信息==

= zmat输出(输入)
或
[input, iscompress, method]=zmat(input, iscompress, method)
输出= zmat(输入、信息)

一个可移植的数据压缩/解压工具箱的MATLAB/GNU Octave

作者:方千千

输入:
输入:一个字符，非复杂的数字或逻辑向量或数组
Iscompress:(可选)如果Iscompress为1,zmat压缩/编码输入，
如果为0，则对输入进行解压缩/解码。默认值为1。
如果将iscompress定义为info struct(第二个输出
在编码过程中，Zmat将执行
解码/解压缩操作和恢复原始
使用存储在信息结构中的信息进行输入。
(可选)压缩方法，目前zmat支持以下方法金宝app
'zlib':基于zlib/zip的数据压缩(默认)
“gzip”:gzip格式
“lzip”:lzip格式
“lzma”:lzma-alone格式
'lz4':实时lz4压缩
“lz4hc”:lz4hc压缩
'base64': encode或decode使用base64格式

输出:
输出:uint8行向量，存储压缩或解压缩的数据
Info:(可选)一个存储关于输入数据的附加信息的结构
'type':输入数组的类
'size':输入数组的尺寸
'byte':输入数组中每个元素的字节数
'method':指示编码方法的第三个输入的副本
'status': zlib函数的返回值，包括潜在的错误代码(<0)

= = = = = =例子
在“example”文件夹下，您可以找到一个演示脚本，显示ZMat的基本实用程序。运行“demo_zmat_basic。M”脚本，您可以看到如何压缩/解压缩一个简单的数组，以及应用base64编码/解码字符串。

在使用ZMat处理数据之前，请运行这些示例并了解它的工作原理。

==贡献和反馈==

ZMat是一个开源项目。这意味着您不仅可以按照自己的意愿使用和修改它，还可以将您的更改贡献回ZMat，以便其他人都能享受到改进。对于任何想要投稿的人，请使用以下命令从ZMat源代码库下载ZMat源代码:

git克隆https://github.com/fangq/zmat.gitzmat

或浏览github网站

https://github.com/fangq/zmat