采用Matlab中huffmandict，huffmanenco，huffmandeco实现信源编码

信源编码是将消息的符号序列转换为比特序列的过程，常用的编码方法有霍夫曼编码和香农-费诺编码。在Matlab中，我们可以使用huffmandict、huffmanenco和huffmandeco函数实现霍夫曼编码。

首先，我们需要生成符号和相应的概率分布，假设我们有5个符号，它们的概率分别为0.2、0.3、0.1、0.15和0.25。代码如下：

symbols = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
prob = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.25];

接下来，我们使用huffmandict函数生成霍夫曼编码字典。该函数的输入参数为符号和对应的概率分布，输出为编码字典。代码如下：

dict = huffmandict(symbols, prob);

然后，我们使用huffmanenco函数对消息进行编码，该函数的输入参数为消息和编码字典，输出为比特序列。代码如下：

msg = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
code = huffmanenco(msg, dict);

最后，我们使用huffmandeco函数对比特序列进行解码，该函数的输入参数为比特序列和编码字典，输出为消息。代码如下：

decoded_msg = huffmandeco(code, dict);

完整的代码如下：

symbols = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
prob = [0.2, 0.3, 0.1, 0.15, 0.25];
dict = huffmandict(symbols, prob);
msg = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
code = huffmanenco(msg, dict);
decoded_msg = huffmandeco(code, dict);

需要注意的是，huffmanenco和huffmandeco函数的输入参数必须是字符数组或单元格数组。如果需要对数字进行编码，则需要先将数字转换为字符或字符串。