عادة ما يستخدم  ضغط البيانات غير المنقوص خوارزمات تستغل statistical redundancy لتمثيل البيانات بطريقة أكثر إيجازًا وبدون فقد معلومات، بحيث يمكن أن تكون عملية الضغط قابلة للفك بنفس الطريقة. ويمكن إجراء عملية الضغط غير المنقوص نظرًا لأن معظم البيانات في الحقيقة تتمتع بقدر من التكرارية الإحصائية. على سبيل المثال، قد تكون هناك مناطق ذات لون واحد في الصورة لا تتغير على مدار أكثر من بكسل (نقطة)؛ فبدلاً من ترميزها باعتبارها "نقطة حمراء، نقطة حمراء، ..." يمكن ترميز البيانات على هيئة "279 نقطة حمراء" وهذا مثال مبسط عن أسلوب يعرف باسم  ترميز طول التشغيل; وهناك العديد من الأساليب التي تقلل من حجم الملف عن طريق إلغاء التكرار. ومن بين أكثر طرق الضغط شيوعًا خوارزم ليمبل زيف Lempel–Ziv (LZ) والتي تستخدم في أوساط التخزين. بينما يعتبر خوارزم  DEFLATE أحد الصور المنبثقة من  LZ وهو خوارزم تم تصميمه لتحقيق أقصى مواءمة بين سرعة فك ضغط البيانات وبين نسبة الضغط، ولكن عملية الضغط ذاتها قد تكون بطيئة. ويستخدم خوارزم DEFLATE في برنامج  PKZIP، وجي زيب وPNG.  بينما يستخدم خوارزم خوارزمية لامبل-زيف-ويلش (Lempel–Ziv–Welch) في صور جي آي إف. وجدير بالذكر أيضًا أن خوارزم LZR (Lempel-Ziv–Renau)، يعد أساسًا لطريقة Zip. وتستخدم طرق LZ نموذجًا لضغط البيانات يعتمد على جدول، حيث يتم التعويض عن مدخلات الجدول بدلاً من القيم المكررة من سلاسل البيانات. وبالنسبة لمعظم أساليب LZ، يتم توليد هذا الجدول بصورة ديناميكية من البيانات التي سبق إدخالها. وعادة ما يتم ترميز الجدول ذاته باستخدام طريقة  ترميز هوفمان (مثل SHRI، LZX). ويعد نظام الترميز LZX من بين أنظمة الترميز ذات الأداء الجيد والتي تعتمد على خوارزمات LZ وهو مستخدم في صيغة CAB الخاصة بشركة مايكروسوفت. وتستخدم أفضل أساليب ضغط البيانات الحديثة نماذج احتمالية، مثل prediction by partial matching (التنبو من خلال المطابقة الجزئية).
ما هي العملية عندما يتم إخفاء إشارة بواسطة إشارة أخرى مفصولة معالم؟