matlab香农编码和译码

香农编码（Shannon coding）是一种无损压缩算法，用于对离散符号源进行编码，以尽可能地减少平均编码长度。译码是将已编码的二进制数据转换回原始符号的过程。

在MATLAB中，可以使用以下函数进行香农编码和译码：

1. `huffmandict` 函数：用于生成Huffman编码字典，输入参数为符号和相应的概率分布。

2. `huffmanenco` 函数：用于对离散符号进行Huffman编码，输入参数为符号和Huffman编码字典。

3. `huffmandeco` 函数：用于对已编码的二进制数据进行Huffman译码，输入参数为编码数据和Huffman编码字典。

以下是一个简单的MATLAB代码示例：

% 首先定义符号和概率分布
symbols = {'A', 'B', 'C', 'D', 'E'};
prob = [0.2, 0.3, 0.15, 0.25, 0.1];

% 生成Huffman编码字典
dict = huffmandict(symbols, prob);

% 对符号进行Huffman编码
data = {'A', 'B', 'D', 'E', 'C', 'B', 'A'};
encoded = huffmanenco(data, dict);

% 对编码数据进行Huffman译码
decoded = huffmandeco(encoded, dict);

在上面的代码中，我们首先定义了符号和相应的概率分布，然后使用 `huffmandict` 函数生成Huffman编码字典。接着，我们将符号序列进行编码，使用 `huffmanenco` 函数对数据进行编码，返回编码后的二进制数据。最后，我们使用 `huffmandeco` 函数对编码数据进行译码，返回原始符号序列。