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信源编码是信息论和编码中的一个重要概念,其Python实现。

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简介:
四川大学电气信息学院提供的课程《信息论与编码》包含了一组实验代码,这些代码位于压缩包内,涵盖了香农编码、费诺编码以及霍夫曼编码等经典算法。这些实验代码均可直接在Python 3.6环境下运行,并且具备读取当前目录下任意后缀为*.txt的文件内容的功能,用户可以通过手动指定文件名或直接输入字符串来触发编码计算。值得注意的是,这些代码的实现较为基础,最初由初学者编写,现在看来应当采用面向对象的设计模式以及装饰器等高级语法来提升其简洁性和可维护性。请务必将此代码视为参考示例,而非最终解决方案。

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  • 基本汇总
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    《信息论及编码基本概念汇总》是一本全面介绍信息论和数据编码原理的参考书,涵盖了熵、信道容量等核心理论以及各类编码技术。 信息论与编码的概念总结适用于上海交通大学823考试复习,以下是前六章的要点汇总,方便应急查阅。
  • 复习.rar
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    本资料为《信息论及编码》课程复习总结,涵盖核心概念、定理公式与经典例题解析,适用于期末考试及课程学习参考。 信道每传递一个符号所能携带的平均信息量被称为信道的信息传输率;而信道容量定义为平均互信息的最大值,并且仅与信道特性p(y|x)相关,因此它是信道的一个固有属性,不受信源影响。 对于二元线性分组码CI而言,若X和Y是其中的任意两个码字,则它们相加的结果(X+Y)同样是CI中的一个码字。这一性质称为封闭性:即任何两个线性码之间的和仍然是一个有效的编码。此外,所有此类代码中必定包含全0(零向量)的码字。 关于编码效率,用R=kn来衡量其有效性;最小汉明距离则用于评价抗干扰能力。我们通常使用(n, k, d)这一形式表示具有特定距离d和码率为R=kn的线性分组码。
  • 应用(Python
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    本课程探讨了信源编码原理及其在信息论和数据压缩中的实际应用,并使用Python进行编程实践。 四川大学电气信息学院的课程《信息论与编码》提供了一个压缩包,内含该课程的部分实验代码——香农编码、费诺编码和霍夫曼编码。这些代码可以直接运行(使用Python 3.6),支持从当前目录中的*.txt文件读入文本(需手动输入文件名),也可以直接通过手动输入一个字符串来计算编码。由于这是初学Python时编写的,因此目前看来应该采用面向对象的方式进行设计和编写,并且可以考虑使用装饰器等语法使代码更加简洁。这些代码仅供参考。
  • LZ
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    LZ编码与信息论中的编码理论探讨了LZ压缩算法及其在信息论领域的应用,深入分析数据压缩技术原理和效率,适用于研究计算机科学和通信工程。 有关LZ编码的一些代码和源程序,以及完整的GUI设计。
  • C++:霍夫曼、费诺、游程算术
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    本项目采用C++语言实现信息论中的四种经典编码技术——霍夫曼编码、费诺编码、游程编码及算术编码,旨在优化数据压缩与传输效率。 要求:输入字符串,输出编码结果及编码效率;输入编码,输出译码结果。编译器使用的是VS2019。
  • 优质
    《信息论及编码》是一门研究信息传输与处理原理的学科,探讨数据压缩、错误纠正等关键技术,为通信系统的设计提供理论基础。 《信息论与编码实验教程》涵盖了香农编码、费诺编码等相关编程内容。
  • Python与解
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    本项目提供了一系列用于Python环境下的短信及彩信处理工具,涵盖了从编码到解码的全过程。通过简洁高效的代码实现,帮助开发者更便捷地进行SMS/MMS应用开发工作。 纯Python编写的短信彩信编码解码源代码,支持7位/8位/UCS2编码,适用于长短信及状态报告等功能。
  • Matlab熵代-:2017-08-21
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    本资源提供用于计算信息熵及相关参数的MATLAB代码,适用于研究和教学中涉及的信息论与源编码问题。更新日期为2017年8月21日。 实验目的包括实现几种压缩编码算法:Huffman 编码、Shannon-Fano 编码、LZ 编码以及算术编码,并利用这些方法对图像、音频及视频文件进行压缩,进而分析各种压缩算法的性能。 以下是 Huffman 编码的相关内容: 数据压缩是通信原理和计算机科学中都会涉及的一个领域,在通信里称为信源编码,而在计算机科学中则被称为数据压缩。这两种称谓本质上没有区别,从数学的角度来看,它们都是映射的过程。根据是否可以恢复原始信息,可将压缩分为有损压缩与无损压缩两类。前者在解压后无法复原初始文件内容但能达到较高的压缩比;后者适用于文本等需要完整保留原始数据的场合。 Huffman 编码是一种变长编码(VLC:Variable Length Coding)方式,由 Huffman 在 1952 年提出。该方法根据字符出现的概率为其分配唯一的编码,并确保了平均长度最短的有效二叉树结构。
  • 复习点总结
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    《信息论及编码复习要点总结》是一份针对学习信息论与编码理论的学生整理的学习资料。涵盖了课程的核心概念、定理和习题解答,旨在帮助学生高效复习,掌握考试重点。 这是一份关于信息论与编码的试题及答案集,内容详实丰富,非常适合老师们用作出题参考材料。有兴趣的同学也可以下载查阅哦!
  • :边际及条件互Matlab代
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    本项目提供概率论与信息论中互信息、边际互信息和条件互信息的计算方法,并以Matlab代码形式实现,便于研究和应用。 互信息的定义可以在维基百科上找到:对于边际互信息来说: \[ I(A,B) = \sum_{A} \sum_{B} P(A, B) \log\left[\frac{P(A, B)}{P(A)P(B)}\right] \] 而对于条件互信息,我们有: \[ I(A,B|C) = \sum_{A} \sum_{B} P(A, B | C) \log\left[\frac{P(A, B | C)}{P(A | C)P(B | C)}\right] \] 对于互信息矩阵而言,它保存所有 \(I(A,B)\) 的值。为了帮助理解这些概念,我们提供了一个简单的例子,请参考“ControlCentor.m”。如果有任何疑问,欢迎提问。