matlabt哈夫曼编码

时间: 2023-11-15 12:56:45 浏览: 182
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matlab的huffman编码

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好的，关于 Matlab 中的哈夫曼编码，我可以为您提供一些基本信息。哈夫曼编码是一种可变长度编码，它通过将出现频率较高的字符用较短的编码表示，从而实现对信息的压缩。在 Matlab 中，可以使用 `huffmandict` 函数生成哈夫曼编码字典，使用 `huffmanenco` 函数对数据进行编码，使用 `huffmandeco` 函数对数据进行解码。您可以参考 Matlab 的官方文档了解更多细节。
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matlab huffman编码

matlab实现huffman编码 function huffman() p=input('please input a number:'); %提示输入界面 n=length(p); for i=1:n if p(i)<0 fprintf('\n The probabilities in huffman can not less than 0!\n'); p=input('please input a number:'); %如果输入的概率数组中有小于0的值，则重新输入概率数组 end end if abs(sum(p)-1)>0 fprintf('\n The sum of the probabilities in huffman can more than 1!\n'); p=input('please input a number:') ; %如果输入的概率数组总和大于1，则重新输入概率数组 end q=p; a=zeros(n-1,n); %生成一个n-1行n列的数组 for i=1:n-1 [q,l]=sort(q); %对概率数组q进行从小至大的排序，并且用l数组返回一个数组，该数组表示概率数组q排序前的顺序编号 a(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]; %由数组l构建一个矩阵，该矩阵表明概率合并时的顺序，用于后面的编码 q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]; %将排序后的概率数组q的前两项，即概率最小的两个数加和，得到新的一组概率序列
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已知信源各符号的概率分布，对该信源进行哈夫曼编码。要求： （1）检验输入信源概率的正确性； （2）按各符号概率值对信源符号进行降序排列； （3）设计哈夫曼编码的数据结构与算法，求出哈夫曼编码的码子； （4）计算平均码长、信源熵和编码效率； （5）记录实验结果。用MATLAB写出代码

% 哈夫曼编码初始化 code = cell(n, 1); % 哈夫曼编码构建 for i = 1:n-1 % 取出概率最小的两个符号 minp = p(idx(end-1:end)); % 取出它们在哈夫曼编码中的码字 mincode = code(idx(end-1:end)); % 计算它们的...
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%哈夫曼编码的MATLAB实现（基于0、1编码）： clc; clear; A=[0.30,0.16,0.14,0.12,0.10,0.09,0.06,0.04];%原概率序列 A=fliplr(sort(A));%按降序排列 T=A; [m,n]=size(A); B=zeros(n,n-1);%空的编码表（矩阵） for ...
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哈夫曼编码是一种用于数据压缩的无损编码方式，它通过构建最优二叉树来分配每个字符独特的、最短的前缀码。对于给定概率分布的符号，我们可以按照贪心策略生成哈夫曼树。以下是使用MATLAB实现的基本步骤： 1. 首先...

用matlab实现a)请对Lena彩色图（lena_color_256.tif）转为YUV420格式，并存储为lena_256x256.yuv，获得其文件大小（bytes）。 b)请读入lena_256x256.yuv文件，并显示其原图、亮度图、色度图（Cb,Cr）于同一窗口。 c)请分别对b)中的结果进行DCT8x8变换,并使用上述QY和QC量化矩阵进行相应量化。 d)请使用Zig-Zag扫描法对c)中的结果进行扫描，并使用游程编码(RLC)方法对其进行编码。 e)请使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 f)比较lena_256x256.yuv与lena_256x256.cmp文件大小，计算压缩率。

e) 使用哈夫曼编码方式对d)中的结果进行熵编码，并存为lena_256x256.cmp文件，获得其文件大小。 matlab % 定义哈夫曼编码表 Y_hufftable = huffmandict(0:255, hist(Y_rlc, 0:255)); Cb_hufftable = huffmandict...

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