信息論實驗報告-資料下載頁
2025-06-24 04:59本頁面
【正文】 列表初始化獲得哈夫曼碼字分別遍歷左右分支節(jié)結(jié)束將最后兩個出現(xiàn)概率最小的消息合成一個消息將消息添加到隊列的最后為n1消息重新進行排列做準(zhǔn)備遍歷至原始消息，即葉子節(jié)點，輸出讀碼字開始四、實驗要求1. 輸入：信源符號個數(shù)r、信源的概率分布P；2. 輸出：每個信源符號對應(yīng)的Huffman編碼的碼字。五、實驗報告要求總結(jié)Huffman編碼的基本原理及其特點？function [h,l]=huffman(p) p=[ ]if (length(find(p0))~=0) error(39。Not a prob,negative ponent39。)。 end if (abs(sum(p)1)10e10) error(39。Not a ,ponent do not add to 139。) end n=length(p)。for i=1:n1 for j=i:n if p(i)=p(j) q=p(i)。p(i)=p(j)。p(j)=q。 end endenddisp(39。184。197。194。202。214。178。188。39。),pq=p。 m=zeros(n1,n)。 for i=1:n1 [q,l]=sort(q)。 m(i,:)=[l(1:ni+1),zeros(1,i1)]。 q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]。 end for i=1:n1 c(i,:)=blanks(n*n)。 end c(n1,n)=39。039。 c(n1,2*n)=39。139。 for i=2:n1 c(ni,1:n1)=c(ni+1,n*(find(m(ni+1,:)==1))... (n2):n*(find(m(ni+1,:)==1)))。 c(ni,n)=39。039。 c(ni,n+1:2*n1)=c(ni,1:n1)。 c(ni,2*n)=39。139。 for j=1:i1 c(ni,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(ni+1,n*(find(m(ni+1,:)==j+1)1)+1:n*find(m(ni+1,:)==j+1))。 end end for i=1:n h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)1)+1:find(m(1,:)==i)*n)。 ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32))。 end l=sum(p.*ll)。p = 概率分布p = ans = 01 00 111 110 101 1001 1000實驗總結(jié)：原理：哈夫曼的編碼方法是一種統(tǒng)計編碼，屬于無損壓縮編碼。保證了概率大的符號對應(yīng)于短碼，概率小的符號對應(yīng)于長碼，充分應(yīng)用了短碼，從而實現(xiàn)了對信源的壓縮，這樣處理全部信息的總碼長一定小于實際信息的符號長度；用碼樹來分配各符號的碼字，先給每一符號一片樹葉,逐步合并成節(jié)點直到樹根。構(gòu)造最優(yōu)二叉樹就是其原理?？s減信源的最后兩個碼字總是最后一位不同，從而保證了哈夫曼編碼是即時碼；特點：（1） 哈夫曼編碼并非是唯一的。1. 每次對信源縮減時候，賦予信源最后兩個概率最小的符號，用0和1是可以任意的，但是不會影響碼字的長度。由于其平均碼長是一樣的，故不影響編碼效率與數(shù)據(jù)壓縮性能。2. 對信源進行縮減時，兩個概率最小的符號合并后的概率與其他信源符號的概率相同時候，進行排序，其位置次序是可以任意的，所以會得到不同的哈夫曼碼。此時將影響碼字的長度，一般將合并的概率放在上面，這樣獲得較小的碼方差。（2） 為了得到方差最小的碼，應(yīng)使合并的符號位于縮減信源序列盡可能高的位置上，以減少再次合并的次數(shù)，充分利用短碼。（3） Huffman編碼結(jié)果不等長，硬件實現(xiàn)困難，另外誤碼傳播嚴(yán)重。所以采用雙字長編碼，即概率高的用短字長，概率低的用長字長。（4） 一般情況下，huffman編碼的效率比其他的編碼方法的高，是最佳變長碼，但是要依靠信源的統(tǒng)計特性。過程：合并排序：756432112345602345100234100023100002100000編碼：100010011011101110001100101110111000111011100011000011011101100127
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