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算术编码：基于MATLAB的文本压缩程序

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简介：
本项目为基于MATLAB开发的文本压缩工具，采用先进的算术编码技术实现高效的数据压缩。适用于研究与教学场景。 AC 用于文本压缩，代码是由 Witten、Neal 和 Cleary 编写的 C 语言程序转换而来。

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  • 算术编码：基于MATLAB的文本压缩程序
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    本项目为基于MATLAB开发的文本压缩工具，采用先进的算术编码技术实现高效的数据压缩。适用于研究与教学场景。 AC 用于文本压缩，代码是由 Witten、Neal 和 Cleary 编写的 C 语言程序转换而来。
     
  • 灰度图像算术编码压缩的Matlab程序.zip
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    本资源提供了一个基于Matlab实现的灰度图像算术编码压缩程序，适用于学习与研究图像压缩技术。包含源代码和示例文件，帮助用户理解和应用算术编码算法进行高效的数据压缩。 本节实验程序包含5个.m文件：BasicArithmeticCode.m 和 BasicArithmeticDecode.m 分别用于编码和解码算法；Encoder.m 和 Decoder.m 则分别作为编码器与解码器，它们调用上述两个算法进行操作；CaculateBits.m 用于计算压缩后的总比特数，在运行BasicArithmeticCode.m时默认被注释掉（因为耗时较长），如需使用请自行取消注释。整个流程如下：首先运行Encoder读取Set12中的12张图片并输出.dat数据文件，随后通过Decoder读入该数据文件以生成解码后的图像。
     
  • 基于Huffman编码的文本文件压缩算法
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    简介：本文介绍了一种基于Huffman编码的高效文本文件压缩算法，通过构建字符频率的最优前缀码来减少存储空间并加快传输速度。 我用C语言实现了Huffman编码，并对同一个英文文本段落件进行了压缩和解压缩处理。对于较大的文件，这种压缩方法效果显著；然而，如果仅是对一个字节或非常少的字节数进行压缩，则会导致文件增大。解压后的文件与原文件完全一致。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知程序编写
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    本简介介绍了一套利用MATLAB编程语言实现的压缩感知算法程序集。该程序适用于信号处理和图像恢复等领域，能够有效减少数据采集量并提高信息获取效率。 Matlab编写的压缩感知库函数涵盖了稀疏分解和重构的功能。
     
  • 基于行程编码的图像压缩技术
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    本研究探讨了一种利用行程编码算法优化图像数据压缩效率的技术方法，旨在减少存储空间并加快传输速度，同时保持高质量的视觉效果。 该博文探讨了相关主题，并提供了详细的分析与见解。读者可以通过文中的附件获取更多相关信息。由于文中并未提供具体的联系方式或电话号码，因此无需在此基础上添加额外的联系信息。原文链接已被移除以符合要求。
     
  • 基于MATLAB的MPEG视频压缩算法程序
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    本项目基于MATLAB开发，实现了一系列MPEG标准下的视频压缩算法。通过高效编码技术，旨在优化视频文件大小与质量之间的平衡，适用于研究和教学场景。 基于MATLAB的MPEGVideo压缩算法程序包含原函数和示例程序。
     
  • 英文文本的压缩与解压利用Huffman编码技术
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    本文探讨了使用Huffman编码技术对英文文本进行高效压缩和解压的方法，旨在减少数据存储空间并加快传输速度。 Huffman编码可以用于英文文本的压缩和解压缩。
     
  • 基于Python的Huffman编码文本压缩与解压实现
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    本项目采用Python语言实现了经典的Huffman编码算法，能够有效进行文本文件的压缩和解压操作，适用于数据存储和传输效率优化。 Python版本为2.7.9，请注意下载正确。项目包含一个txt文件用于压缩操作，可以通过更改该文件中的变量path1来实现对其他文件的压缩与解压功能。代码内有详细的注释，虽然其实现过程较为简单，但包含了我个人的一些独特想法和知识产权，因此定价会稍高一些。感谢大家的支持！
     
  • 基于MATLAB的EZW图像压缩编码算法源码
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    本作品提供了一套基于MATLAB实现的EZW（Embedded Zerotree Wavelet）图像压缩编码算法源代码。通过高效的数据结构和编码策略，实现了高质量的图像压缩与解压功能，适用于研究和开发需求。 EZW（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是一种用于图像数据压缩的编码算法，由Steven G. Wyler在1992年提出。该算法作为小波变换编码的一种优化策略，在二维图像无损或有损压缩中表现出色。其主要目标是通过有效组织和编码图像系数来减少存储与传输所需的数据量。 EZW算法首先将图像转换为小波系数，这通常通过离散小波变换（DWT）实现。DWT分解出低频和高频成分，使细节部分得以更高效地编码。在Matlab中，强大的小波分析工具箱提供了诸如`func_Mywavedec2.m`这样的函数来执行二维离散小波变换。 EZW算法的编码过程分为主要传递与次要传递两个阶段，由可能对应的`func_dominant_pass.m`和`func_subordinate_pass.m`实现。其中，主要传递关注于识别影响重构图像视觉质量最大的“重要”或称为主导系数；而次要传递则处理剩余相关联的系数。 编码过程中采用了一种称为显著性映射的概念，并由如`func_decode_significancemap.m`这样的函数来解码这一映射。该映射记录了已被编码的系数及其顺序，优先级较高的视觉效果影响较大的部分会首先进行编码以优化压缩效率。 Huffman编码在EZW中用于进一步减小码字长度并提高压缩效率，通过为频率高的符号分配较短的代码来实现无损数据压缩。`func_huffman_encode.m`和`func_huffman_decode.m`分别处理了这一过程中的编码与解码环节。 逆离散小波变换（IDWT）则由如`func_InvDWT.m`这样的函数在解压时恢复原始图像，而其他诸如 `func_Myappcoef2.m` 和 `func_Mywavedec2.m` 的配对功能处理了分解与重构过程中的系数操作。 测试通常使用像`lena256.bmp`这样常见的标准图像进行。EZW压缩编码算法很可能在该图上进行了实现和测试，以展示其性能。 总的来说，结合小波变换及Huffman编码优点的EZW算法提供了一种高效且适应性强的图像压缩方案。Matlab环境使得研究者与工程师能够方便地理解和应用这种技术，并通过学习源代码深入理解基本原理并进行优化改进。