熟悉MATLAB程序设计; 掌握哈夫曼编码的方法及计算机实现 二.实验原理 统计n个信源消息符号,得到n个不同概率的信息符号 将这n个信源信息符号按其概率大小依次排序:p(x1) ≥ p(x2)≥…≥ p(xn) 取两个概率最小的信息符号分别配以0和1两个码元,并将这两个概率相加作为一个新的信息符号的概率,和未分配的信息...
以下是使用MATLAB实现哈夫曼编码的简单步骤: 假设你有一个要编码的符号集合symSet和这些符号的概率集合probSet。 1.计算频率和概率:首先,我们需要计算每个符号的频率和概率。 freq = histc(symSet, symSet);%计算频率 prob = freq / sum(freq);%计算概率 2.构建哈夫曼树:使用huffTree函数构建哈夫曼树。 [...
哈夫曼编码及Matlab实现 哈夫曼编码是一种所得码字是异前置的变长码,其平均码长最短,被称为最佳变长码,也称为哈夫曼编码。 其具体编码方法如下: (1)将信源信息(符号)按概率大小排队; (2)从最小概率的两个消息开始编码,并给予一定的编码规则,如小概率的下支路编为1(或0),大概率的上支路变为0(或1),...
Huffman编码(哈夫曼编码)的Matlab实现clear 【1 】all fprintf('Reading data...') data=imread('cameraman.tif'); data=uint8(data);%读入数据,并将数据限制为uint8 fprintf('Done!\n') %编码紧缩 fprintf('compressing data...'); [zipped,info]=norm2huff(data); fprintf('Done!\n') %解紧缩 ...
唯一难读的地方在于MAP函数的补全部分,但其实和哈夫曼编码最后自顶向下得到编码的过程逻辑一致。 sort()函数是MATLAB中比较方便的一个排序函数。 [A,B]=sort(C),其中C为乱序概率序列,可得: 1.A为C的升序序列 2.B为A对应数字在C中的原始位置 ...
哈夫曼编码就是其中的一种,哈夫曼编码是一种变长的编码方案。它由最优二叉树既哈夫曼树得到编码,码元内容为到根结点的路径中与父结点的左右子树的标识。所以哈夫曼在编码在数字通信中有着重要的意义。可以根据信源符号的使用概率的高低来确定码元的长度。既实现了信源的无失真地编码,又使得编码的效率最高。 二、设...
哈夫曼编码Matlab实现Matlab中实现哈夫曼编译码: n=input('Please input the total number: '); hf=zeros(2*n-1,5); hq=[]; for ki=1:n hf(ki,1)=ki; hf(ki,2)=input('Please input the frequency: '); hq=[hq,hf(ki,2)]; end for ki=n+1:2*n-1 hf(ki,1)=ki; mhq1=min(hq);...
当利用霍夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个比特来表示,而z则可能花去25个比特(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节,即8个比特。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的...
基于MATLAB哈夫曼编码 function [h,l]=huffman(p)if (length(find(p<0))~=0)error('Not a prob,negative component');end if (abs(sum(p)-1)>10e-10)error('Not a prob.vector,component do not add to 1')end n=length(p);q=p;m=zeros(n-1,n);for i=1:n-1 [q,l]=...