你可以得到一个粗略的小波“凝聚”比$100/5000 = 1/50$，但仅此而已。

实际上，在这种情况下，您无法获得压缩比，原因有几个。严格意义上的压缩比由压缩文件的大小除以原始文件的文件给出。但：

• 我们没有原始文件的大小。想象它是一个原始光栅文件，其大小为：（样本数$\times$精度）+标题大小。样本数量可能为$5000$样品，但不确定。这可能是由于冗余小波，边缘扩展。而且我们不知道原始精度。认为$16$-少量。
• 我们没有压缩文件。首先，非零小波系数可以编码在$32$-bit 浮动。那么，如果数据是$16$-bit，冷凝比增加一倍。其次，您不知道保留系数的位置（时间尺度索引）。它们也应该被编码。没有它们，如果您发送您的$100$系数给某人，他将无法重建数据。即使有了位置，我们也没有压缩文件，一般包括量化、熵编码等。

您可以使用系数的一阶或二阶熵进行更好的估计，这可以为您提供理论极限的估计。

可以通过将输出中的非零值的数量除以输入中的非零值的数量来获得压缩比。因此，结果值越小越好。