% 生成待传输的数据 data = randi([0 1], 1, 10000); % 对数据进行编码 dict = huffmandict([0 1], [0.5 0.5]); encoded_data = huffmanenco(data, dict); % 模拟信道传输 received_data = BSC(encoded_data, 0.1); % 对接收到的数据进行解码 decoded_data = huffmandeco(received_data, dict); % 计算码率和压缩比 original_length = numel(data); encoded_length = numel(encoded_data); compressed_length = encoded_length / original_length; compression_ratio = original_length / encoded_length;

这段代码实现了一个简单的Huffman编码和解码过程，并且计算了码率和压缩比。如果您想绘制码率和压缩比之间的关系图，您可以在此基础上进行如下修改：

1. 修改数据生成方式，生成不同长度的数据，并分别计算对应的码率和压缩比。

2. 对于每个数据长度，重复多次实验，计算平均码率和平均压缩比，以减少随机误差。

3. 使用MATLAB内置函数plot绘制码率和压缩比之间的关系图。

下面是一个示例代码：

% 生成不同长度的数据并计算对应的码率和压缩比
data_lengths = [100 500 1000 5000 10000];
num_experiments = 10; % 重复实验的次数
compression_ratios = zeros(size(data_lengths));
code_rates = zeros(size(data_lengths));
for i = 1:numel(data_lengths)
    data = randi([0 1], 1, data_lengths(i));
    dict = huffmandict([0 1], [0.5 0.5]);
    encoded_data = huffmanenco(data, dict);
    original_length = numel(data);
    encoded_length = numel(encoded_data);
    compression_ratio = original_length / encoded_length;
    code_rate = 1 / mean(histcounts(encoded_data, 'Normalization', 'probability'));
    for j = 2:num_experiments
        encoded_data = huffmanenco(data, dict);
        encoded_length = numel(encoded_data);
        compression_ratio = compression_ratio + original_length / encoded_length;
        code_rate = code_rate + 1 / mean(histcounts(encoded_data, 'Normalization', 'probability'));
    end
    compression_ratios(i) = compression_ratio / num_experiments;
    code_rates(i) = code_rate / num_experiments;
end

% 绘制码率和压缩比之间的关系图
plot(compression_ratios, code_rates, '-o');
xlabel('Compression ratio');
ylabel('Code rate');
title('Huffman coding performance');

以上代码会生成一个简单的Huffman编码和解码过程，并绘制码率和压缩比之间的关系图。您可以根据需要进行修改和调整。