本项目专注于信息论中的香农编码理论,并通过MATLAB语言实现该算法。结合霍夫曼编码对比分析,旨在帮助学习者深入理解数据压缩技术原理。
香农码的MATLAB实现:HuffmancodeandShannoncode(哈夫曼编码、香农编码)在MATLAB中的仿真。
测试文本为Steve_Jobs_Speech.txt,程序主程序main为可执行脚本,直接运行即可得到原文对应的哈夫曼编码和香农编码,并进行编码译码验证。
1. 哈夫曼编码:Huffman函数用于对给定数据进行哈夫曼编码。
- 输入:list--cell数组,第一列为不同的字符,第二列为对应出现在文本中的概率
- 输出:codeword--cell数组,第一列为不同的字符,第二列为对应的概率,第三列为该字符的哈夫曼编码
2. 更新函数Update是Huffman函数的一个子函数,用于更新数据。
- 输入:codeword--各个不同字符对应的有待更新的码字
Pr--子节点还未合并的概率
group--需要更新的下标类
index--输入两个需要更改的group下标
- 输出:codeword--更新完后的码字
group--更新完后的下标分类
Pr--更新完后的概率
3. 香农编码:Shannon函数用于实现香农编码。
以上代码能够帮助用户理解并实践哈夫曼和香农编码的原理及应用。