uint16array 本身不压缩数据，但通过对其有效位宽（如12-bit）对齐、零拷贝存储及位运算支持，为rle或delta+bit-packing等后续压缩奠定基础；需依传感器实际分辨率确定n，再按packsper16 = ⌊16/n⌋打包以实现空间压缩。
Uint16Array 本身不提供压缩功能，但它能高效存储固定位宽（≤16 bit）的传感器原始离散数据，为后续按位压缩（如 RLE、Delta + Bit-packing）打下基础。关键在于：**对齐位宽、避免类型转换开销、预留压缩接口**。
明确传感器数据的实际位宽
多数低功耗传感器（如温度、加速度计、ADC采样）输出有效位宽远小于 16 bit（例如 12-bit 温度值、10-bit 光强、14-bit 压力）。若盲目用 Uint16Array 存每个样本，会浪费 2–6 bit/样本空间。
- 先确认传感器 datasheet 中的输出分辨率（如 “12-bit LSB = 0.0625°C”）
- 实测采集一批原始值，用
Math.max()和Math.min()验证动态范围是否真在0–4095内 - 若始终 ≤ 2n−1（n ≤ 16），就可将 n 定为“有效位宽”，这是后续位压缩的前提
用 Uint16Array 做紧凑、零拷贝的原始容器
相比 Array 或 Int32Array，Uint16Array 在内存布局和访问速度上更优，且天然支持位运算：
- 直接分配：
const buffer = new Uint16Array(sampleCount) - 从 I2C/SPI ArrayBuffer 直接视图映射（无拷贝）：
new Uint16Array(rawBuffer, byteOffset, length) - 写入时不做范围检查（比普通数组快），但需确保值 ∈ [0, 65535] —— 可用
value & 0xFFFF截断高位 - 读取后可立即用于位操作，例如提取低 12 位：
sample & 0x0FFF
配合位打包（Bit-packing）实现真正压缩
单靠 Uint16Array 不省空间；必须把多个 n-bit 样本“塞进”更少的 uint16 单元中。例如 12-bit 数据，每 8 个样本共 96 bit → 恰好占 6 个 Uint16（96 ÷ 16 = 6），压缩率 75%。
- 预计算打包密度：
packsPer16 = Math.floor(16 / n)，余数位宽remainder = 16 % n - 写入时用位移+或操作累积到当前 uint16 单元；满则存入数组并重置
- 解包时用掩码（
(1 ）和右移提取每个样本 - 推荐封装为
BitPackedBuffer(n)类，内部持Uint16Array，暴露push(value)和at(index)
结合 Delta 编码进一步降低熵值
传感器数据常具强时间相关性（如温度缓变、振动周期采样）。先做差分再打包，能显著提升后续 Huffman 或 LZ77 效果：
- 首样本存原值，后续存
current - previous（有符号） - 差值通常远小于原始值，有效位宽骤降（如 12-bit 原值 → 差值集中在 −64~+63，仅需 7 bit）
- 用
Int16Array存差值更自然，但若坚持全Uint16Array，可用偏移编码：存delta + 0x8000，解包时再减 - Delta 后再做位打包，压缩率常比纯原始打包高 2–5×
不复杂但容易忽略：位宽对齐是压缩的起点，Uint16Array 是最轻量的载体，而真正压缩靠的是你如何组织它的比特——不是存得“多”，而是存得“密”。
