this article中有一个很好的概述。Simple-8b可能是您的情况的一个很好的解决方案，但我还没有找到Matlab实现。

这取决于你要压缩的数据的特性。我假设你想要无损编码。第一步是尽可能减少要编码的值;然后使用可变长度编码来减少所传输的数据。
有几种方法可以减少要编码的值，也有几种方法可以实现可变长度编码。
如果数据变化不快并且具有最小的噪声，则1个样本将与下一个样本相似，并且您可以对样本之间的值差异进行编码。例如，对于以下数据：x = [ 100，103，97，99，95，96，93];一阶差变为xd = [3，-6，2，-4，1，-3];然后对这些值加上初始值100进行编码。xd需要比原始x更少的位进行编码。
有些数据是有噪声的，你能做的最好的就是从数据中去除直流偏移，而不是像上面的差分器那样的预测滤波器。
如果噪声或数据具有一定的周期性和/或具有明显的频率特征，则可以使用线性预测编码线性预测（LPC），它试图预测一个未来的值，这样你只需要对少量的LPC系数加上一个小的误差信号进行编码。使用正确的数据，这可以显着减少编码的值，并使可变长度编码更有效。然而，这种方法只适用于某些类型的信号。
最后，有效地实现可变长度编码将取决于正在编码的值的直方图。理想情况下，您将获得代表性数据集作为参考，然后计算每个值出现的概率，并使用公式ideal_number_of_bits = -log 2其中x是要编码的特定值，和p（x）是数据集中给定值等于x的概率。位可以用作创建最佳编码方案的指南，因为您想要使用位数来编码给定值x。实际上，ideal_number_of_bits不是整数，并且您必须从理想值调整值。有许多方法可以导出方案，我不会在这里列出他们的名单。
12位加速度计数据的可变长度编码的简单示例如下：
如果值在-120（0 b10001000）和119（0 b 01110111）之间，则将值编码为单个字节。如果值超出此范围，则使用2个字节：
负数是|1 0 0 0 0 b10 b9 b8||b7-b0|
正数是|0 1 1 1 1 b10 b9 b8||b7-b0|
其中，上面示出了2个字节中的位，并且被编码的值具有位b10-b 0加上符号位，并且该数字是2的补码数。
例如，我有一个数据集，其最佳字长范围为12位加速度计数据的5到22位，但我可以使用字节对齐方案获得90%的压缩率（大约50%的压缩对熵极限/理论最大压缩的45%）字节对齐的方案将更容易实现并且更快执行。
您的里程，即压缩比，将根据数据的直方图而变化。