引入骨骼夹角作为运动特征，并以此确定候选关键帧；采用分层曲线简化算法精选候选关键帧获得最终关键帧集合；通过对算法参数自适应调节，以满足不同压缩率要求. 实验结果表明：该算法具有良好的数据压缩效果及较强的运动概括能力，并在一定程度上保证了同类相似运动间关键帧集合的一致性 -The introduction of the bone angle as motion characteristics and to determine the candidate keyframes layered

熵编码(entropy encoding)是一类利用数据的统计信息进行压缩的无语义数据流之无损编码。本章先介绍熵的基本概念，然后介绍香农-范诺(Shannon-Fano)编码、哈夫曼(Huffman)编码、算术编码(arithmetic coding)、行程编码(RLE)和LZW编码等常用的熵编码方法。 　哈夫曼编码建议了一种将位元进位成整数的算法，但这个算法在特定情况下无法达到最佳结果。为此有人加以改进，提供最佳整数位元数。这个算法使用二叉树来设立一个编码。这个二叉树的终端节点代表被编码的字母

Chaos-based simulated annealing algorithm, Least-squares regression analysis algorithm, LFM pulse compression of the Matlab program.