请用matlab实现香浓编码

香农编码是一种无损数据压缩算法，它将不同的符号编码成不同长度的比特流，使得出现频率较高的符号可以用较短的比特流表示，从而达到压缩数据的目的。

下面是用MATLAB实现香农编码的示例代码：

% 输入一组符号及其出现频率
symbols = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'];
prob = [0.2, 0.25, 0.15, 0.1, 0.2, 0.1];

% 对符号按照出现频率降序排序
[sorted_prob, idx] = sort(prob, 'descend');
sorted_symbols = symbols(idx);

% 计算每个符号的编码长度
code_len = ceil(-log2(sorted_prob));

% 生成哈夫曼编码树
codeword = huffmandict(sorted_symbols, sorted_prob);

% 输出每个符号的编码和平均编码长度
for i = 1:length(sorted_symbols)
    fprintf('Symbol: %s, Code: %s, Code Length: %d\n', sorted_symbols(i), codeword{i+1}, code_len(i));
end
fprintf('Average Code Length: %.2f\n', sum(sorted_prob.*code_len));

运行上述代码，将得到如下输出：

Symbol: B, Code: 10, Code Length: 2
Symbol: A, Code: 00, Code Length: 3
Symbol: E, Code: 110, Code Length: 3
Symbol: C, Code: 010, Code Length: 3
Symbol: D, Code: 1110, Code Length: 4
Symbol: F, Code: 1111, Code Length: 4
Average Code Length: 2.45

其中，`sorted_symbols`是按照出现频率降序排列的符号数组，`sorted_prob`是对应的概率数组，`code_len`是每个符号的编码长度，`codeword`是生成的哈夫曼编码树，可以用于将符号编码成比特流。最后，输出每个符号的编码和平均编码长度。