2元huffman编码matlab

### 关于二进制 Huffman 编码在 MATLAB 中的实现

#### 创建哈夫曼字典
MATLAB 提供了 `huffmandict` 函数来创建哈夫曼编码表。此函数接收两个输入参数：一个是符号列表，另一个是对应的概率分布向量。

symbols = [1, 2, 3]; % 符号集合
probabilities = [0.5, 0.3, 0.2]; % 对应的概率值
dict = huffmandict(symbols, probabilities); % 构建哈夫曼字典
disp('Huffman Dictionary:');
disp(dict);

上述代码展示了如何定义一组符号及其出现频率，并调用 `huffmandict` 来计算最优前缀码[^1]。

#### 数据编码过程
一旦有了哈夫曼字典，就可以利用 `huffmanenco` 函数来进行实际的信息压缩操作：

data_to_encode = [1, 2, 3, 2, 1];
encoded_data = huffmanenco(data_to_encode, dict);
disp('Encoded Data:');
disp(encoded_data);

这段脚本说明了怎样把原始消息转换成由短序列组成的紧凑表示形式[^2]。

#### 解码恢复原数据
最后一步是从已编码的消息中提取出原来的内容，这可以通过 `huffmandeco` 完成：

decoded_data = huffmandeco(encoded_data, dict);
disp('Decoded Data:');
disp(decoded_data);

通过这种方式能够验证整个编解码流程的有效性和准确性。

#### 应用于图像压缩的例子
对于更复杂的应用场景比如图片处理，同样适用这套工具集。具体来说，在执行任何变换之前通常会先量化像素强度级别并统计其频次作为构建哈夫曼树的基础[^4]。