请介绍算术编码在数字通信中根据信源符号概率分布提高编码效率的原理，并通过MATLAB仿真加以演示。

算术编码是信源编码的一种方法，其核心优势在于能够根据信源符号出现的概率分布动态地分配码长，从而实现接近熵极限的高效编码。在MATLAB环境下，我们可以通过编写相应的仿真程序，直观地展示算术编码的工作过程以及效率提升的效果。算术编码的基本原理是将整个消息序列视为一个大数，然后根据每个信源符号的概率大小动态地确定其编码区间。概率越高的信源符号，其编码区间越小，对应的码字就越短；反之，概率低的符号则分配较长的码字。这样，整个消息序列被编码为一个较小的区间内的实数，这实数用有限的二进制码表示出来，就构成了算术编码的输出。在MATLAB仿真中，我们首先需要定义信源符号及其概率分布，然后根据这些概率计算每个符号的区间范围。编码过程包括将输入的信源符号序列映射到对应的区间范围，并逐步缩小范围以确定最终的编码值。解码过程则是编码的逆过程，根据编码值和已知的概率分布，依次恢复出原始的信源符号序列。通过MATLAB仿真，我们可以直观地看到算术编码如何有效地根据信源符号的概率分布来优化编码长度，并且实现高效的数据传输。进一步，我们还可以通过比较算术编码与其他编码方法的编码效率，来验证其优势。为了更好地理解算术编码的工作原理及其在MATLAB上的实现，强烈建议参考《算术编码：信源编码解码系统设计与MATLAB仿真实践》这一资源。它不仅提供了算术编码的理论基础，还包括了详细的MATLAB仿真示例和分析，能够帮助读者深入理解并掌握算术编码技术。

参考资源链接：[算术编码：信源编码解码系统设计与MATLAB仿真实践](https://wenku.csdn.net/doc/776b2pb5jf?spm=1055.2569.3001.10343)