基于MATLAB，实现香浓编码

基于MATLAB实现香农编码（Shannon Coding），也称为离散信源编码，通常涉及到数据压缩的基本原理。香农编码是一种无损数据压缩方法，它依赖于信息熵的概念，即每个符号发生的不确定性的度量。在MATLAB中，可以按照以下步骤来实现：

1. **计算信息熵**：首先，需要对输入信号的概率分布进行统计分析，确定每个符号出现的概率。MATLAB有内置函数`entropy`可以计算概率分布的熵。

data = [your_data]; % 输入数据向量
symbol_prob = histcounts(data, 'Normalization', 'probability');
entropy_value = entropy(symbol_prob);

2. **生成二进制码字**：对于每个符号，根据其概率分配一个最短的二进制码字。理想情况下，概率高的符号会得到较短的码字，因为它们更常见。这可以通过查找表或自底向上构建来进行。

[~, symbol_bits] = sort(symbol_prob, 'descend'); % 按概率降序排列
codebook = dec2bin(0:length(symbol_prob)-1, 1); % 创建二进制码字
coded_data = codebook(symbol_bits);

3. **编码过程**：将原始数据映射到生成的二进制码字上。

4. **解码**：通过事先创建的码字表反向查找来还原原始数据。由于编码是按概率排序的，所以解码相对直接。

请注意，这是一个基本的示例，实际应用可能需要处理更复杂的情况，例如使用霍夫曼编码等优化算法。此外，