费诺编码的matlab实现

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信息论常用无失真信源编码设计(含MATLAB程序)

信息论常用无失真信源编码设计(含MATLAB程序)

《信息论基础》题目:常用无失真信源编码程序设计目录1. 引言 (2)2. 香农编码 (2)2.1 编码步骤 (3)2.2 程序设计 (3)2.3 运行结果 (3)3. 费诺编码 (4)3.1 编码步骤 (5)3.2 程序设计 (5)3.3 运行结果 (5)4. 哈夫曼编码 (6)4.1 编码步骤 (7)4.2 程序设计 (7)4.3 运行结果 (8)5. 结论 (9)6. 参考文献 (10)7. 附录 (11)7.1 香农编码Matlab程序 (11)7.2 费诺编码Matlab程序 (12)7.3 哈夫曼编码Matlab程序 (14)1. 引言信息论(Information Theory)是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用数学学科。

信息系统就是广义的通信系统,泛指某种信息从一处传送到另一处所需的全部设备所构成的系统。

信息论是关于信息的理论,应有自己明确的研究对象和适用范围[1]。

信息论将信息的传递作为一种统计现象来考虑,给出了估算通信信道容量的方法。

信息传输和信息压缩是信息论研究中的两大领域。

这两个方面又由信息传输定理、信源-信道隔离定理相互联系。

信源编码是一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换,或者说为了减少或消除信源冗余度而进行的信源符号变换。

具体说,就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法,把信源输出符号序列变换为最短的码字序列,使后者的各码元所载荷的平均信息量最大,同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列[2]。

在通信中,传送信源信息只需要具有信源极限熵大小的信息率,但在实际的通信系统中用来传送信息的信息率远大于信源极限熵。

为了能够得到或接近信源熵的最小信息率,必须解决编码的问题,而编码分为信源编码和信道编码,其中的信源编码又分为无失真信源编码和限失真信源编码。

由于无失真信源编码只适用于离散信源,所以本次作业讨论无失真离散信源的三种简单编码,即香农(Shannon)编码、费诺(Fano) 编码和哈夫曼(Huffman) 编码[3]。

用matlab实现香农码和费诺码

用matlab实现香农码和费诺码

信息论与编码―大作业班级:电信091班姓名:***学号:**********目录一、用matlab实现Shannon编码 (3)1、编码主程序 (3)2、含有的子函数binary (4)3、注意事项 (5)4、例题展示 (5)二、用matlab实现Feno编码 (7)1、编码主程序 (7)2、两个子m文件展示 (9)3、注意事项 (12)4、例题展示 (12)一、用matlab实现Shannon编码1、编码主程序n=input('输入单符号信源个数n=')p=zeros(1,n);for i=1:np(1,i)=input('输入单符号信源个数:');endif sum(p)<1||sum(p)>1error('不符合概率分布无效')endy=fliplr(sort(p));%大到小排序D=zeros(n,4);%生成n*4的零矩阵D(:,1)=y';%把y赋给零矩阵的第一列for i=2:nD(1,2)=0;%令第一行第二列的元素为0D(i,2)=D(i-1,1)+D(i-1,2);%求累加概率endfor i=1:nD(i,3)=-log2(D(i,1));%求第三列的元素D(i,4)=ceil(D(i,3));%求第四列的元素,对D(i,3)向无穷方向取最小正整数endDA=D(:,2)';%取出D中第二列元素B=D(:,4)';%取出D中第四列元素for j=1:nC=binary(A(j),B(j))%生成码字End2、含有的子函数binaryfunction [C]=binary(A,B)%对累加概率求二进制的函数C=zeros(1,B);%生成零矩阵用于存储生成的二进制数,对二进制的每一位进行操作temp=A;%temp赋初值for i=1:B%累加概率转化为二进制,循环求二进制的每一位,A控制生成二进制的位数temp=temp*2;if temp>1temp=temp-1;C(1,i)=1;elseC(1,i)=0;endend3、注意事项正式运行前应该把binary.m文件放到matlab的工作空间中去,以保证主函数能成功调用。

encoder and decoder matlab代码 -回复

encoder and decoder matlab代码 -回复

encoder and decoder matlab代码-回复Matlab代码中的编码器和解码器编码器和解码器在通信系统中起着至关重要的作用。

它们用于将原始的信号数据转换为可传输和存储的编码形式,并恢复原始数据。

Matlab是一种功能强大的编程语言和开发环境,经常用于模拟和实现通信系统。

本文将介绍使用Matlab编写编码器和解码器的步骤和实例。

第一步:创建基本的编码器和解码器函数在开始编写编码器和解码器之前,我们需要定义用于编码和解码的基本函数。

编码器函数负责将原始数据转换为编码形式,而解码器函数负责将编码数据恢复为原始数据。

这些函数可以根据具体的编码和解码算法进行定制。

以下是一个简单的编码器函数示例:matlabfunction encoded_data = encoder(input_data)编码器函数输入:input_data - 原始数据输出:encoded_data - 编码后的数据在这里实现编码器算法encoded_data = ... 编码后的数据end以下是一个简单的解码器函数示例:matlabfunction decoded_data = decoder(input_data)解码器函数输入:input_data - 编码数据输出:decoded_data - 解码后的数据在这里实现解码器算法decoded_data = ... 解码后的数据end第二步:实现编码器算法在编码器函数中,需要根据具体的编码算法实现数据的转换。

编码算法的选择取决于通信系统的要求和性能指标。

以下是一些常见的编码算法示例:1. 奇偶校验码(Parity code)- 在原始数据的末尾添加一个校验位,使得数据中1的数量为偶数或奇数。

2. 哈弗曼编码(Huffman code)- 根据原始数据的频率分布设计可变长度的编码,使得高频率的数据比低频率的数据具有更短的编码。

3. 卷积码(Convolutional codes)- 使用有限状态机将输入数据映射为编码序列,以提高容错能力。

费诺编码的matlab实现

费诺编码的matlab实现

多媒体技术实验报告学院:城南学院姓名:学号:指导老师:尹波息符号按其出现的概率依次由大到小排列开来,并将排列好的信源符号按概率值分N大组,使N组的概率之与近似相同,并对各组赋予一个N进制码元0、1……N-1。

之后再针对每一大组内的信源符号做如上的处理,即再分为概率与相同的N组,赋予N进制码元。

如此重复,直至每组只剩下一个信源符号为止。

此时每个信源符号所对应的码字即为费诺码。

具体过程如下:[1] 将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列:P1>=P2>=…>=Pn。

[2] 依次排列的信源符号按概率值分为两大组,使两个组的概率之与近似相同,并对各组赋予一个二进制码元“0”与“1”。

[3] 使划分后的两个组的概率之与近似相同,并对各组赋予一个二进制符号“0”与“1”。

[4] 如此重复,直至每个组只剩下一个信源符号为止。

[5] 信源符号所对应的码字即为费诺码。

例:有一幅40个像素组成的灰度图像,灰度共有5级,分别用符号A,B,C,D与E表示。

40个像素中出现灰度A的像素数有15个,出现灰度B的像素数有7个,出现灰度C的像素数有7个,其余情况见表。

费诺编码方法属于概率匹配编码,具有如下特点:1、概率大,则分解次数小;概率小则分解次数多。

这符合最佳码原则。

2、码字集合就是唯一的。

3、分解完了,码字出来了,码长也有了,即先有码字后有码长。

因此,费诺编码方法又称为子集分解法。

3、程序设计思路4、程序代码clc;clear;A=[0、19,0、18,0、17,0、16,0、13,0、10,0、06,0、01]; A=fliplr(sort(A));%降序排列[m,n]=size(A);for i=1:nB(i,1)=A(i);%生成B的第1列end%生成B第2列的元素a=sum(B(:,1))/2;for k=1:n-1if abs(sum(B(1:k,1))-a)<=abs(sum(B(1:k+1,1))-a) break;endendfor i=1:n%生成B第2列的元素if i<=kB(i,2)=0;elseB(i,2)=1;endend%生成第一次编码的结果END=B(:,2)';END=sym(END);%生成第3列及以后几列的各元素j=3;while (j~=0)p=1;while(p<=n)x=B(p,j-1);for q=p:nif x==-1break;elseif B(q,j-1)==xy=1;continue;elsey=0;break;endendendif y==1q=q+1;endif q==p|q-p==1B(p,j)=-1;elseif q-p==2B(p,j)=0;END(p)=[char(END(p)),'0'];B(q-1,j)=1;END(q-1)=[char(END(q-1)),'1'];elsea=sum(B(p:q-1,1))/2;for k=p:q-2if abs(sum(B(p:k,1))-a)<=abs(sum(B(p:k+1,1))-a);break;endendfor i=p:q-1if i<=kB(i,j)=0;END(i)=[char(END(i)),'0'];elseB(i,j)=1;END(i)=[char(END(i)),'1'];endendendendp=q;endC=B(:,j);D=find(C==-1);[e,f]=size(D);if e==nj=0;elsej=j+1;endendBAENDfor i=1:n[u,v]=size(char(END(i)));L(i)=v;endavlen=sum(L、*A)H=-sum(A、*log2(A));disp(['ENtropy of the source:',num2str(H),'bits']);5、实验结果①实验运行结果(以[0、19,0、18,0、17,0、16,0、13,0、10,0、06,0、01]为例)②计算:信息熵就是多少?上述编码方法的平均码长就是多少?信息熵就是2、7829; 平均码长就是2、88;。

实验 Huffman编码(含matlab代码)

实验 Huffman编码(含matlab代码)

实验二Huffman编码一实验目的1 通过本实验实现信源编码——Huffman编码2 编写M文件实现,掌握Huffman编码方法二实验要求1 了解matlab中M文件的编辑、调试过程2 编写程序实现Huffman编码算法三实验步骤1 输入Huffman编码程序2 运行程序,按照提示输入相应信息,并记录输入信息,及运行结果。

注:观察结果方法:data(1).Code显示a1的编码,同理显示data(2).Code,a2的编码结果。

3 思考:该程序编出的Huffman码是否是最小码方差的码?为什么?四报告要求五附Huffman编码程序clearN=input('请输入信源符号的个数:') ;for i=1:N%data(1).name=input('请输入各信源符号的名称:');data(i).p=input('请输入各信源符号发生的概率:');endfor i=1:Npp(i)=data(i).p;data(i).imap=i; %各符号在编码过程中的指针data(i).Code=''; %各符号的编码结果endfor j = 1:N % N——信源符号的个数for i = 1:N - jif (pp(i) > pp(i + 1))fT = pp(i);pp(i) = pp(i + 1);pp(i + 1) = fT;for k = 1:Nif data(k).imap == idata(k).imap = i + 1;elseif data(k).imap == i + 1data(k).imap = i;endendendendendp=pp;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %// 计算哈夫曼编码表%// 开始编码for i=1:N-1for k = 1:Nif data(k).imap== idata(k).Code = strcat('1',data(k).Code);elseif (data(k).imap== i + 1)data(k).Code = strcat('0',data(k).Code);endendp(i + 1) = p(i + 1)+p(i);for k = 1:Nif (data(k).imap == i)data(k).imap = i + 1;endendfor j = i + 1:N-1if p(j) >p(j + 1)fT =p(j);p(j) = p(j + 1);p(j + 1) = fT;for k = 1:Nif (data(k).imap == j)data(k).imap = j + 1;elseif (data(k).imap == j + 1)data(k).imap = j;endendendendend。

如何利用Matlab技术进行信号编码

如何利用Matlab技术进行信号编码

如何利用Matlab技术进行信号编码信号编码(Signal Encoding)是指将信息转换成适合传输或存储的信号形式的过程。

在通信、数据存储、图像处理等领域中,信号编码起着至关重要的作用。

Matlab作为一种强大的数学计算工具和编程语言,能够提供丰富的信号编码技术和算法支持。

本文将介绍如何利用Matlab技术进行信号编码,并深入探讨其中的原理与应用。

一、信号编码概述信号编码是将原始信号转换为特定格式的过程,以便在传输或存储过程中能够准确地恢复出原始信息。

信号编码常用于模拟信号到数字信号的转换,或者用于将原始数字信息进行压缩,以减少传输或存储所需的资源。

常见的信号编码技术包括模拟信号采样与量化、调制与解调、线性编码、熵编码等。

二、模拟信号采样与量化在数字信号处理中,模拟信号采样与量化是将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号的过程。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱,用于模拟信号的采样与量化。

1. 采样(Sampling)采样是指在时间上对模拟信号进行离散化处理,从而得到一系列的采样值。

Matlab可以使用“sinc”函数进行采样,通过选择合适的采样频率和采样点数,可以保证采样后的信号能够准确地还原原始模拟信号。

2. 量化(Quantization)量化是将采样得到的连续信号值转换为有限级别的离散值。

Matlab中的“quantize”函数可以实现信号的量化过程。

通过选择合适的量化级别和量化算法,可以平衡信号的准确性和编码的复杂度。

三、调制与解调调制与解调是将数字信号转换为模拟信号或将模拟信号转换为数字信号的过程。

调制(Modulation)是通过改变载波的某种属性来传输数字信号的方法,解调(Demodulation)则是将调制后的信号转换回原始信号的过程。

1. 调制在Matlab中,调制可以通过调制函数来实现,常见的调制方式包括频移键控(FSK)、相移键控(PSK)、正交幅度调制(QAM)等。

信息论与编码实验报告

信息论与编码实验报告

《信息论与编码》实验报告《信息论与编码》实验报告实验序号:02 实验项目名称:离散信道及其信道容量结论:1、当输入和输出符号个数相同,且都等于r 时,则此信道称为强对称信道或均匀信道;2、这类信道中总的错误概率为 p ,对称地平均分配给r-1个输出符号。

实验内容二:平均互信息I (X ;Y )是凸函数的论文一、 问题:由信源的概率分布P (Y )=对x 求和P (X )*P(Y|X)和平均互信息I(X;Y)=对x,y 求和p(x)*P(y|x)*logP(y|x)/P(y)可知,平均互信息只与信源的概率分布和信道的传递概率有关,但是它们之间有种什么关系?二、 证明定理一:平均互信息I(X;Y)是输入信源的概率分布P(x)的形函数(上凸函数)解: 根据上凸函数的定义来证明,先固定信道,即信道的传递概率P(y|x)是固定的。

那么平均互信息I(X;Y)将只是P(x)的函数,简写成I[P(x)]。

现选择输入信源X 的两种已知的概率分布P1(x)和P2(x)。

其对应的联合分布概率为P1(xy)=P1(x)P(y|x)和P2(xy)=P2(x)P(y|x),因而信道输出端的平均互信息分别为I[P1(x)]和I[P2(x)]。

再选择输入变量X 的另一种概率分布P(x),令01θ<<,和1θθ+=,而P(x)= 12()()P x P x θθ+,因而得其相应的平均互信息为I[P(x)]。

根据平均互信息的定义得1212,,,12[()][()][()](|)(|)(|)()log()log ()log ()()()x yx y x y I P x I P x I P x P y x P y x P y x P xy P xy P xy P y P y P y θθθθ+-=+-∑∑∑结论:平均互信息与信源的概率分布有关,有上可知,平均互信息是输入信源的概率分布P(x)的形凸函数。

定理二:平均互信息I(X;Y)是信道传递概率P(Y|X)的形凸函数(又称下凸函数)猜想:由平均互信息是输入信源的概率分布的形凸函数知,当固定某信道时,选择不同的信源(其概率分布不同)与信道连接,在信道输出端接收到每个符号后获得的信息量是不同的。

Huffman编码的matlab实现

Huffman编码的matlab实现

题目Huffman编码的matlab实现学生姓名刘莉学号1109064011 所在学院数学与计算机科学学院专业班级信息与计算科学指导教师权双燕完成地点陕西理工学院2015年06月05日Huffman编码的matlab实现作者:刘莉(陕西理工学院数学与计算机科学学院信息与计算科学专业1101班,陕西汉中 723000)指导老师:权双燕[摘要]通讯的实质是信息的传输,而高速度、高质量地传送信息却又是信息传输的问题.将信源信息通过信道传送给信宿,怎样才能做到既不失真而又快速呢?这需要解决两个问题:第一、在不失真或允许一定失真条件下,如何用尽可能少的符号来传送信源信息,以便提高信息传输率;第二、在信道受干扰的情况下,如何增加信号的抗干扰能力,同时又使得信息传输率最大.若接收端信宿要求无失真地精确复制信源输出的消息,这种表示是一一对应的,即保证信源产生的全部信息无失真地传送给信宿,这时的信源编码是无失真编码.信源无失真编码主要有等长编码和变长编码两种.等长编码效率低,一般不采用.变长编码具有很高的效率,被广泛的使用.常用的变长编码有Shannon编码和Huffman编码.这些编码方法含有大量的重复劳动,若信源符号个数巨大时,编码的工作量将成百倍地增加,单靠人工来完成,工作效率和编码的精确度将大大地降低.matlab是一种高性能的用于工程计算的编程软件.其编程语言简洁、紧凑,运算符十分丰富,语法限制不严格,程序设计自由度大,使用极为方便灵活.应用matlab编程实现Shannon编码和Huffman编码,将人类从烦琐,重复的劳动中解脱出来,大大提高了工作效率,编码的精确度也得到大大提高.本次毕业设计的意义在于使我们通过使用matlab工具来实现通信系统中霍夫曼编码的模拟设计,同时也使我们明白信源在调制前做编码的重要性.[关键词]霍夫曼编码;matlab;信源Matlab Implementation of Huffman CodingAuthor:Liu li(Grade11,Class1,Information and computing science Major, Mathematics and Computing Science Dept, Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723000,Shaanxi)Tutor:Quan ShuangyanAbstract:Information transmission is the essence of the communication, however, high speed and high quality of transmitted information is a problem of information transmission. How to send information to receiver both no distortion and fast through the channel? This need to solve two problems: the first, under the condition of no distortion or certain distortion allowing, how to use symbols to convey information as few as possible, in order to improve the information transfer rate; the second, under the condition of the channel interference, how to increase the anti-interference ability of the signal, at the same time, make the information transfer rate is the largest. If the receiver ask for copying the information of output message exactly, this representation is one-to-one, which ensure that all the information transfer to receiver without distortion , then the source code is undistorted code.Source of undistorted coding includes isometric coding and variable length coding. Isometric coding has low efficiency, which is not used. Variable length coding has high efficiency and has been widely used. Shannon coding and Huffman coding are commonly used in the variable length coding. These coding methods contain a lot of repetitive labor, if there is a number of source symbols, the workload will be increased by a hundred times, the work efficiency and accuracy of the coding will be greatly reduced by the artificial completion.Matlab is a kind of programming software for engineering calculation. The programming language is simple, compact and abundant, grammar limit is not strict, the degree of freedom of program design is very large, and the use of the program is convenient and flexible. Using matlab to realize Shannon coding and Huffman coding, mankind will be free from the tedious, repetitive work, the work efficiency and the accuracy of the code are greatly improved.The significance of this graduation project is that we use the matlab tools to achieve simulation design of the Huffman coding in communication system, at the same time, make us understand the importance of source modulation beforemodulation.keywords: Huffman coding ;matlab ;source目录1 绪论 (1)1.1项目开发的背景 (1)1.2项目发展的现状 (1)1.3项目开发的目的 (1)2 编码的相关概念 (1)2.1信息论基本概念 (1)2.2编码的基本概念 (2)3 常用编码方法的介绍 (3)3.1香农编码 (3)3.2霍夫曼编码 (3)3.3费诺编码 (4)3.4各种编码方法的比较 (4)4 霍夫曼编码 (5)4.1二元霍夫曼编码原理 (5)4.1.1二元霍夫曼编码编码方法 (5)4.1.2二元霍夫曼树的构造规则 (5)4.2多元霍夫曼编码规则 (5)4.3扩展信源霍夫曼编码 (5)5 用matlab实现Huffman编码 (7)5.1常用的matlab函数和基本运算 (7)5.1.1常用的matlab函数 (7)5.1.2 matlab中的基本运算 (7)5.2二元Huffman编码的程序流程图 (9)5.3二元Huffman编码的过程说明 (9)5.4程序模块及相应程序代码 (10)5.4.1数据输入 (10)5.4.2数据排序 (10)5.4.3编码赋值 (10)5.4.4分配码字 (10)5.4.5输出结果 (11)5.5程序设计结果及分析 (11)结论 (12)致谢 (13)参考文献 (14)附录 (15)1 绪论1.1 项目开发的背景在通信的数字化过程中,对于连续的原始语音图像等模拟信号,如果要以数字化的方式进行传输,在发送端必须进行模/数(A/D)转换[1],将原始信号转变为离散的数字信号.模拟信号在数字化之后一般会导致传输信道带宽明显增加,这样就会占用更多的信道资源,传输效率也会随之较低,有时甚至无法实现实时传输.为了提高传输效率,一方面需要采用压缩编码技术,在保证一定信号质量的前提下,尽可能地去除信号中的冗余信息,从而减少信号速率和传输所用带宽.另一方面,即使是原本就以数字形式存在的数据和文字信息,也同样存在一个需要通过压缩编码降低信息冗余提高传输效率的问题.由于这些处理都是针对信源发送信息所进行的,因此一般将其称为信源编码.信源编码的基本目的是提高码字序列中码元的平均信息量,那么,一切旨在减少剩余度而对信源输出符号序列所施行的变换或处理,都可以在这种意义下归入信源编码的范畴,例如过滤、预测、域变换和数据压缩等.作为现代数据无损压缩的灵魂算法,霍夫曼编码广泛应用于各种图像、音频、视频及各种多媒体信息的压缩环境中.1.2 项目发展的现状在当今信息爆炸时代,随着多媒体技术的迅猛发展,压缩技术也快速发展起来.数据压缩技术能够有效减少数据的大小,能够更快的传输数据.由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别大,如果不对其进行有效压缩就难以得到实际的应用.因此,数据压缩技术已经成为当今数字通信、广播、存储和多媒体娱乐中的一项关键的技术.由于如何采用有效的数据压缩技术来节省数据文件的存储空间和计算机网络的传送时间已经越来越引起人们的重视.Huffman编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术.它高效率压缩编码,其压缩程度很高,目前在很多领域已经开始广泛应用,具有良好的市场前景.Huffman编码是一种可变字长编码,即编码后信源符号的码长是不一样的,一般而言,出现概率高的信源符号码长较短,而出现概率小的信源符号码长较长.该编码是由Huffman于1952年所提出的,它完全依照信源符号出现的概率决定其对应的码长,又可称之为最佳编码,经常应用于数据压缩领域,已达到无损压缩的目的.作为现代数据无损压缩的灵魂算法,由于该编码的冗余度小,目前已广泛应用于各种图像、音频、视频及各种多媒体信息的压缩环境中.1.3 项目开发的目的在当今信息化时代,数字信号充斥着各个角落.在数字信号的处理和传输中,信源编码是首先遇到的问题,一个信源编码的好坏优直接影响到了后面的处理和传输.如何无失真地编码,如何使编码的效率最高,成为了大家研究的对象.Huffman编码属于信源编码,由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性,致使信源存在冗余度,因此信源编码的主要任务是减少冗余,提高编码的效率,大幅度提高数据压缩的效率.利用Huffman编码进行通信可以大大提高信道的利用率,缩短信息传输的时间,降低传输成本.Huffman编码的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的,就是说出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的,所以Huffman编码在数字通信中有着重要的意义.可以根据信源符号的使用概率的高低来确定码元的长度,既实现了信源的无失真地编码,又使得编码的效率提高.2 编码的相关概念2.1 信息论基本概念信息:“信息”这个词由于应用之广以至于很难对它下一个明确的定义,因为在不同场合,它被赋予了不同的含义.在通讯方面,“信息”是指通信的消息,在信号处理方面,“信息”包含了数字、数据、图像等进行运算和处理所需的条件、内容、结果,当然“信息”也可以是人们对外部世界的感知.这里,我们主要研究作为通信的消息[2].信源:所谓“信源”,是指消息的来源,如信源输出的消息是以取值离散的符号形式出现,其不同符号数可以使有限个,或可列无限个,我们称其为离散信源.如信源输出的消息的取值是连续的,可取不可列无限多个值,我们称其为连续信源.这里,我们讨论的主要是离散信源[2].信道:信道是指信息传输的通道,如实际通信中常用的电缆,光纤,电波传输的介质,载波线路等在空间且传输信息的物理通道,也包括磁带、光盘等在时间上将信息进行存储和传输的信道.信道除了传播信号之外,还有存储信号的作用[2].信宿:信宿是消息传送的对象,即接受消息的人、机器或其他事物[2].定义1[2] 信源熵:信源熵是信息论中用来衡量信源信息量有序化程度的一个概念.信源熵值与信源有序化程度成反比:有序度越高,信源熵值越低,反之亦然.在信源中,考虑的不是某一单个符号发生的不确定性,而是要考虑这个信源所有可能发生情况的平均不确定性.若信源符号有n 种取值:U 1,…,U i ,…,U n,对应概率为:P 1,…P i ,…,P n ,且各种符号的出现彼此独立.这时,信源的平均不确定性应当为单个符号不确定性-log P i 的统计平均值(E ),可称为信息熵,即∑=-=-=ni i i i p p p E U H 1log ]log [)( 式中对数一般取2为底,单位为比特.定义2[2] 平均码长:平均码长表示的是每个信源符号平均需用的码符号的个数.设信源为S s 1 s 2 … s q=p (s ) p (s 1) p (s 2) … p (s q )编码后的码字为W 1, W 2, … ,W q其码长分别为l 1, l 1,… ,l q因为是唯一可译码,信源符号s i 与码字W i 是一一对应的,这时定义这个码的平均码长为i q i i l s p L ∑==1)(码符号/信源符号 定义3[2] 编码效率:平均每个码元携带的信息量可定义为编码后信道的信息传输率,即编码效率.为LU H R )(=比特/码符号 2.2 编码的基本概念编码:编码就是把消息变成适合在信道传输的物理量,这种物理量称为信号(如电信号、光信号、声信号、生物信号等等).信号携带着信息,它是信息的载体.编码实质上是对信源的原始符号按一定的数学规则进行的一种交换[2].二元码:若码符号集X={0,1},所得码字都是一些二元序列,则称为二元码.若将信源通过一个二元信道进行传输,为使信源适合信道传输,就必须把信源符号变换成0,1符号组成的码符号序列(二元序列),这种编码所得的码为二元码.二元码是数字通信和计算机系统中最常用的一种码[2].等长码:若一组码中所有码字的码长都相同,即l i =l (i =1,2,…,q )则称为等长码[2].变长码:若一组码中所有码字的码长各不相同,即任意码字由不同长度l i 的码符号序列组成,则称为变长码[2].数据压缩:数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法.数据压缩包括有损压缩和无损压缩[2].3 常用编码方法的介绍编码器可分为信源编码器和信道编码器.信源编码的目的是压缩信源的冗余度(即多余度),提高信息传输的效率,这是为了提高信息系统的有效性.信源编码又可分为无失真信源编码和限失真信源编码.信道编码是为了提高信息传输的可靠性而有目的地对信源编码器输出的代码组添加一些监督码元,使之具有纠、检错能力.在实际的通信系统中,可靠性和有效性常常是相互矛盾的,提高有效性必须去掉信源符号的冗余部分,但是这会导致可靠性的下降,而提高就需要增加监督码元,这又降低了有效性.有时为了兼顾有效性,就不一定要求绝对准确地在接收端再现原来的消息,而是可以允许一定的误差和失真,也就是说允许近似的再现原来的消息.数据压缩技术的理论基础是信息论.根据信息论的原理,可以找到最佳数据压缩编码方法,数据压缩的理论极限是信息熵.如果要求在编码过程中不丢失信息量,即要求保存信息熵,这种信息保持编码又叫做熵保存编码,或者叫熵编码.熵编码是无失真数据压缩,用这种编码结果经解码后可无失真地恢复出原图像.当考虑到人眼对失真不易觉察的生理特征时,有些图像编码不严格要求熵保存,信息可允许部分损失以换取高的数据压缩比,这种编码是有失真数据压缩,通常运动图像的数据压缩是有失真编码.JPEG 压缩算法使用了两种熵编码方法:霍夫曼编码和算术编码.霍夫曼编码Huffman 方法于1952年问世,迄今为止仍经久不衰,广泛应用于各种数据压缩技术中,且仍不失为熵编码中的最佳编码方法.本节重点介绍几种常见的二元编码方法,如香农编码、霍夫曼编码、费诺编码,都是通过使用较短的码字来给出现概率较高的信源符号编码.而出现概率较小的信源符号用较长的码字来编码,从而使平均码长最短,达到最佳编码的目的.3.1 香农编码[2]香农第一定理指出,选择每个码字的长度l i ,使其为满足-log p (s i )≤ l i <-log p (s i )+1的整数,就可以得到唯一可译码,这种编码方法称为香农编码.按照香农编码方法编出来的码可以使平均码长L 不超过上界,但不一定能使L 为最短,即编出来的不一定是最佳码.实际上香农编码的剩余度稍大,实用性不强,但是有一定的理论指导意义.下面简单介绍其编码过程.(1)先将信源发出的q 个消息符号按概率的递减次序一次排序,即p 1≥p 2≥…≥p q ; (2)然后按下式计算第i 个信源符号的二进制码字的码长l i ,并取整:-log p (s i )≤l i <-log p (s i )+1(3)为了编成唯一可译码,计算第i 个信源符号的累加概率,即∑-==11)(i kk i s p P (4)其次将累加概率P i (为小数)变换成二进制数;(5)最后去除小数点,并根据码长l i ,取小数点后l i 位作为第i 个信源符号的码字.l i 由下式确定:l i =-log p (s i )+1(取整)3.2 霍夫曼编码[2]霍夫曼编码的理论依据是变字长编码理论.在变字长编码中,编码器的编码输出码字是字长不等的码字,按编码输入信息符号出现的统计概率,给输出码字分配以不同的字长.对于编码输入中,出现大概率的信息符号,赋以短字长的输出码字;对于编码输入中,出现小概率的信息符号,赋以长字长的输出码字.可以证明,按照概率出现大小的顺序,对输出码字分配不同码字长度的变字长编码方法,其输出码字的平均码长最短,与信源熵值最接近,编码方法最佳.经常应用于数据压缩领域,已达到无损压缩的目的.作为现代数据无损压缩的灵魂算法,由于该编码的冗余度小,目前已广泛应用于各种图像、音频、视频及各种多媒体信息的压缩环境中.霍夫曼于1952年提出了一种构造最佳码的方法,它是一种最佳的逐个符号的编码方法,其编码效率较高.下面先给出二元霍夫曼码的编码方法,它的编码方法如下:(1)先将信源S发出的q个消息符号按概率的递减次序一次排序,即p≥p2≥…≥p q;1(2)然后用0和1码分别代表概率最小的两个信源符号,并将这两个概率最小的信源符号合并成一个符号,从而得到只包含q-1个符号的新信源,称为信源S的缩减信源S1;(3)其次把缩减信源S1的符号仍按概率大小以递减次序排序,再将其最后两个概率最小的信源符号合并成一个符号,并分别用0和1表示,这样就形成了q-2个符号的缩减信源S2;(4)最后依次继续下去,直到信源最后只剩下两个符号为止.将这最后两个信源符号分别用0和1表示,然后从最后一级缩减信源开始,依编码路径向前返回(从右向左),就得到了各信源符号所对应的码字.3.3 费诺编码[2]这种编码方法稍不同于前面所述的霍夫曼编码,它不是最佳的编码方法,但有时也能得到最佳码的性能.费诺码的编码方法如下:(1)先将信源S发出的q个消息符号按概率的递减次序一次排序,即p≥p2≥…≥p q;1(2)然后将依次排序的信源符号以概率分为两组,使两个组的概率和基本相等,并对各组赋予二元码符号“0”和“1”;(3)其次将每一大组的信源符号进一步再分成两组,使划分后的两个组的概率和近似于相等,又分别赋予各二元码符号“0”和“1”;(4)最后如此重复,直至每组只剩下一个信源符号为止;(5)此时信源所对应的码符号序列即为费诺码.3.4 各种编码方法的比较香农编码:利用香农编码方法得到的码字剩余度稍大,而且实用性不强,其编码效率也不高,同时利用香农编码方法来求信源符号的码字是比较繁琐的,但是有一定的理论指导意义.霍夫曼编码:利用霍夫曼编码方法得到的码一定是即时码,主要是因为这种编码方法不会使任一码字的前缀为码字[3].如果是利用码树来表示,则在读取码字时必须从后向前读取,否则得到的码字就不是及时码.霍夫曼编码方法得到的码字并非是唯一的.霍夫曼码是利用概率匹配的方法进行信源编码,它有两个明显的特点:(1)霍夫曼码的编码方法充分保证了概率大的信源符号对应的码长短,概率小的信源符号对应的码长长,这样就可以充分利用短码.(2)每次缩减信源的最后两个码字具有相同的码字长度,且仅仅只有最后一位的码符号不同.费诺编码:这种编码方法稍不同于霍夫曼编码,费诺编码方法属于概率匹配编码,它不是一种最佳的编码方法,但有时却能得到最佳码的性能.而且费诺码的编码方法实际上是一种构造码树的方法,所以费诺码是及时码.同时费诺码也考虑了信源的统计特性,它使经常出现的信源符号能对应码长短的码字.显然,费诺码就是一种相当好的编码方法,只不过这种编码方法不一定能使短码得到充分利用.尤其是当信源符号较多时,并且有一些符号的概率分布很近时,将排列好的信源符号划分成两大组的组合方法就会很多.可能某种分配结果会出现后面小组的“概率和”相差较远,因而使平均码长增加,所以费诺码不一定是最佳码[4].综上所述,在这几种常用的编码中,霍夫曼编码是比较好的一种编码方法.就此,我们对霍夫曼编码进行研究,体会它的编码过程是如何达到无损压缩的.4 霍夫曼编码4.1 二元霍夫曼编码原理霍夫曼编码(Huffman Coding)[3]是众多编码方式中的一种编码方式,霍夫曼编码也是可变字长编码(VLC)方式中的一种.霍夫曼于1952年提出一种构造紧致码的编码方法,该编码方法完全依据字符出现的概率来构造异字头的平均长度最短的码字,它是一种最佳的对逐个符号进行编码的编码方法,其编码效率非常高,因此,将其称之为最佳编码,一般就叫作Huffman编码.在Huffman编码的整个工作过程中,第一步工作就是构造霍夫曼树.构造霍夫曼二叉树的构造方法的原则如下:假设给出n个权值,则构造出的霍夫曼树就有n个叶子结点.n个权值可分别设置为 w1、w2、…、w n.4.1.1 二元霍夫曼编码方法(1)首先,将信源S发出的q个消息符号按出现的概率大小,递减次序依次排序,即p≥p2≥…≥p q;1(2)其次,分别用0和1码代表概率最小的两个信源符号,同时将这两个概率最小的信源符号合并成一个符号,从而得到一个只包含q-1个符号的新信源,并将其称为信源S的缩减信源S1;(3)然后,把缩减信源S1的消息符号仍按出现的概率大小以递减次序依次排序,再将其最后两个概率最小的信源符号又合并成一个符号,并分别用0和1表示这两个概率最小的信源符号,这样就会形成了一个只包含q-2个符号的缩减信源S2;(4)最后,继续上述过程,直至信源最后只剩下两个符号为止.再将这最后两个信源符号分别用0和1表示.而且最后这两个符号的概率之和肯定为1.然后从最后一级的缩减信源开始,依编码的路径由后向前返回,这样就得出了各个信源符号所对应的码符号序列,即得到对应的码字.4.1.2 二元霍夫曼树的构造规则(1)先将权值w1、w2、…、w n可以看成是有n棵树的森林(每棵树仅有一个结点);(2)其次,在n棵树的森林中选出两个根结点的权值最小的树进行合并,并作为一棵新树的左、右子树,而且新树的根结点权值就为其左、右子树根结点的权值之和;(3)然后,再从森林中删除选取的这两个权值最小的两棵树,同时将得到的新树加入森林;(4)最后,重复进行(2)、(3)两步,直到森林中只剩下一棵树为止,则该树即为所求得的霍夫曼树.4.2 多元霍夫曼编码规则[3]上面讨论的是二元霍夫曼编码,由二进制霍夫曼编码的方法很容易推广到r元编码来,不同的只是在编码的过程中构成缩减信源时,每次都是将r个信源符号(概率最小的)合并成一个新的信源符号,并且分别用码符号0,1,…,(r-1)等码元表示.为了将短码得到充分利用,使霍夫曼码的平均码长为最短,必须使最后一步合并的缩减信源恰好有r个信源符号,因此对于r元霍夫曼编码,信源S符号个数q必须满足q =(r-1)θ + r(4.1)式中,θ表示信源缩减次数,(r-1)表示每次缩减后所减少的信源的符号个数.对于二元码(r=2),信源S的符号个数q必须满足q= θ + 2 (4.2)可见对于二元码,当q 等于任意正整数时,总会找到一个θ满足(4.2).而对于r元码,当q等于任意正整数时,不一定能找到一个θ使得式(4.1)满足.如果q不满足式(4.1)时,不妨虚设t个信源符号S q+1,S q+2,…,S q+t并且使它们对应的概率为零,即p q+1= p q+2=…= p q+t=0此时,使q+t能满足(4.1).这样处理以后得到的r元霍夫曼码能够充分利用短码,因此,一定是紧致码.4.3 扩展信源霍夫曼编码对离散无记忆信源的N次扩展信源进行编码便得到N次扩展码.采用霍夫曼编码法能够使编码的平均长度最短,同时使信息的冗余量最小.可是这种编码方法所形成的码字很不规整,这样不利于硬件的译码.因此,在很多处理机中,我们经常采用一种新的折中的方法,称其为扩展编码法.这种方法是由定长编码方法与霍夫曼编码方法相结合形成的.有等长扩展编码法和不等长扩展编码方法,为了便于其实现分级译码,一般我们采用等长扩展编码法,当然,也可以根据具体需要采用每次扩展位数不等的不等长扩展方法[3].例:一个有5种信源可能符号的信源,各种符号发生的概率分别为:0.4、0.2、0.2、0.1、0.1 对其进行二元霍夫曼编码. 解:其编码过程如下表表1 编码过程信源符号s i 码字长度l i 码字 W i 概率 p (s i ) 缩减信源 S 1 S 2 S 3s 1s 2 s 3 s 4 s 51 2 3 4 41 01 000 0010 00110.4 0.2 0.2 0.110.4 000 0.21 0.40.20.6 0.4该信源的熵为12.2)(log )()(51=-=∑=i i i s p s p S H 比特/符号它的平均码长为41.041.032.022.014.0)(51⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=-=∑=i i i l s p L=2.2二元码/信源符号编码效率为%4.96)(≈=L S H η1。

matlab编码方式

matlab编码方式

matlab编码方式
MATLAB的编码方式主要是基于文本的,使用类似于高级编程语言的语法和结构。

它支持变量声明、条件语句、循环语句、函数等常见的编程结构。

下面是一个简单的MATLAB 代码示例:
matlab复制代码
% 这是一个简单的MATLAB程序,用于计算两个数的和
a = 3; % 声明一个变量a并赋值为3
b = 4; % 声明一个变量b并赋值为4
sum = a + b; % 计算a和b的和,并将结果存储在变量sum中
fprintf('The sum of %d and %d is %d.\n', a, b, sum); % 输出结果
这个程序演示了MATLAB的一些基本特性,包括变量声明、赋值和运算,以及使用fprintf函数输出结果。

MATLAB还支持更复杂的编程结构,例如条件语句、循环语句和函数等。

你可以在MATLAB的官方文档中找到更详细的编程语法和结构。

MATLAB 香农编码和费诺编码

MATLAB 香农编码和费诺编码

function varargout = sy(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @sy_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @sy_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [], ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});endfunction sy_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;guidata(hObject, handles);function varargout = sy_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction radiobutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)set(handles.radiobutton3,'value',0);function radiobutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)set(handles.radiobutton2,'value',0);function listbox3_Callback(hObject, eventdata, handles)function listbox3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit3_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit3_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit4_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction listbox4_Callback(hObject, eventdata, handles)function listbox4_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction edit5_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles) r1=get(handles.radiobutton2,'value');if r1==1s1=get(handles.edit1,'String')len=length(s1);t=2;q=0;b(1)=s1(1);for i=2:lenfor j=1:i-1if s1(j)==s1(i)q=1;break;endendif q==0b(t)=s1(i);t=t+1;endq=0;endL=length(b)for i=1:La=0;for j=1:lenif b(i)==s1(j)a=a+1;count(i)=a;endendendcount=count/len;p=countl=0;H=-p*(log2(p))';for i=1:L-1for j=i+1:Lif p(i)<=p(j)m=p(j);p(j)=p(i);p(i)=m;endendendfor i=1:La=-log2(p(i));w(i)=fix(a+1);l=l+p(i)*w(i);endn=H/l;P(1)=0;for i=2:LP(i)=0;for j=1:i-1P(i)=P(i)+p(j);endendfor i=1:Lfor j=1:w(i)W(i,j)=fix(P(i)*2);P(i)=P(i)*2-fix(P(i)*2);endout{i,:}=num2str(W(i,:));endset(handles.listbox6,'String',p); for i=1:L-1 %for j=i+1:Lif count(i)<count(j)m=b(j);b(j)=b(i);b(i)=m;endendendset(handles.listbox5,'string',b'); set(handles.edit5,'String',H);set(handles.listbox4,'String',out); set(handles.edit3,'String',l);set(handles.edit4,'String',n);elses1=get(handles.edit1,'String')len=length(s1)t=2;q=0;b(1)=s1(1);for i=2:lenfor j=1:i-1if s1(j)==s1(i)q=1;break;endendif q==0b(t)=s1(i);t=t+1;endq=0;endL=length(b);for i=1:Lfor j=1:lenif b(i)==s1(j)a=a+1;count(i)=a;endendendfor i=1:L-1for j=i+1:Lif count(i)<count(j)m=b(j);b(j)=b(i);b(i)=m;endendendcount=count/len;p=countfor i=1:L-1for j=i+1:Lif p(i)<p(j)m=p(j);p(j)=p(i);p(i)=m;endendendc=fano(p);c1=str2double(c')n=length(c);k=[];for i=1:nk=[k,length(c{i})];endH=-p*(log2(p))';mc=p*k'n=H/mcset(handles.edit5,'String',H);set(handles.listbox4,'String',c1);set(handles.edit3,'String',mc);set(handles.edit4,'String',n);set(handles.listbox5,'string',b');set(handles.listbox6,'string',p);endfunction listbox5_Callback(hObject, eventdata, handles) function listbox5_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction listbox6_Callback(hObject, eventdata, handles) function listbox6_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'),get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end。

费诺二进制编码matlab代码

费诺二进制编码matlab代码

费诺二进制编码是一种有效的数据压缩方法,在通信领域得到广泛应用。

它通过对数据进行编码和解码,可以显著减小数据传输的大小,从而提高传输效率。

在本文中,我将深入探讨费诺二进制编码的原理、方法和实现,并结合Matlab代码进行详细分析。

1. 费诺二进制编码概述费诺二进制编码是一种前缀编码,它通过用短码字表示高频次的符号,用长码字表示低频次的符号来实现数据的压缩。

这种编码方法能够有效地减小数据传输的大小,提高传输效率。

在实际应用中,我们可以通过构建费诺树来实现费诺二进制编码,下面我将详细介绍费诺树的构建方法。

2. 费诺树的构建费诺树是一种特殊的二叉树,它通过将频次较低的符号放在树的较深位置,频次较高的符号放在树的较浅位置来实现数据压缩。

我们可以通过以下步骤来构建费诺树:- 将所有的符号按照频次从小到大进行排序。

- 将频次最小的两个符号合并为一个新的符号,其频次为原来两个符号的频次之和。

- 重复上述步骤,直到所有的符号都被合并成一个符号。

- 按照合并的先后顺序构建费诺树。

3. 费诺编码的实现在构建了费诺树之后,我们可以通过遍历费诺树的路径来确定每个符号的费诺编码。

对于每个符号,从根节点开始遍历费诺树的路径,当走到叶子节点时,记录经过的路径,即为该符号的费诺编码。

通过这种方式,我们可以为每个符号生成对应的费诺编码,从而实现数据的压缩和解压缩。

4. Matlab代码实现下面我将使用Matlab来实现费诺二进制编码的方法,为了简化示例,我们以一个简单的文本数据为例,假设我们有一个包含'A', 'B', 'C', 'D'四个符号的数据序列,并且它们的频次分别为4, 3, 2, 1。

我们首先按照频次对符号进行排序,并根据上述步骤构建费诺树,然后遍历费诺树的路径生成每个符号的费诺编码,最终实现数据的压缩和解压缩。

以下是Matlab代码实现的示例:```matlab% 构建费诺树symbols = {'A', 'B', 'C', 'D'};freq = [4, 3, 2, 1];[~, idx] = sort(freq, 'descend');symbols = symbols(idx);freq = freq(idx);leafNodes = cell2struct(num2cell(freq), symbols, 2); parentNodes = cell(size(symbols));while numel(leafNodes) + numel(parentNodes) > 1% 合并频次最小的两个符号[freq, idx] = sort([struct2array(leafNodes);struct2array(parentNodes)], 'descend');nodes = {leafNodes, parentNodes};nodes = nodes(idx);leafNodes = rmfield(nodes{1}, fieldnames(nodes{1}){1});fieldName = ['node', num2str(numel(parentNodes) + 1)];parentNodes.(fieldName) = freq(1);parentNodes.(fieldName) = nodes{1};parentNodes = rmfield(parentNodes, fieldName);end```以上是该示例的部分Matlab代码,通过对费诺树的构建和遍历,我们可以得到每个符号的费诺编码,从而实现数据的压缩和解压缩。

如何用Matlab进行数据编码与解码

如何用Matlab进行数据编码与解码

如何用Matlab进行数据编码与解码引言:数据编码与解码是信息传输中的重要环节。

在如今信息爆炸的时代,我们需要有效地处理和传输大量的数据。

Matlab作为一种强大的数学计算软件,可以帮助我们实现数据编码与解码的过程。

本文将介绍如何用Matlab进行数据编码与解码的实践方法和技巧。

一、了解数据编码与解码的基本概念数据编码是将原始数据转换成特定的编码形式,以便在传输或存储中使用。

解码是将编码后的数据恢复为原始数据的过程。

在数据编码与解码中,常用的方法包括二进制编码、ASCII编码、压缩编码等。

二、二进制编码与解码二进制编码是将数据转换成由0和1组成的串。

Matlab中可以使用bitget函数将数据转换为二进制码,如下所示:```matlabdata = 123;binary_code = dec2bin(data);```二进制解码是将二进制码恢复为原始数据。

可以使用bin2dec函数将二进制码转换为十进制数,如下所示:```matlabbinary_code = '1111011';data = bin2dec(binary_code);```三、ASCII编码与解码ASCII编码是将字符转换成对应的数值。

在Matlab中可以使用double函数将字符转换为对应的ASCII码,如下所示:```matlabcharacter = 'A';ascii_code = double(character);```ASCII解码是将ASCII码恢复为对应的字符。

可以使用char函数将ASCII码转换为字符,如下所示:```matlabascii_code = 65;character = char(ascii_code);```四、压缩编码与解码压缩编码是将冗余的数据进行压缩以减少存储或传输的空间。

Matlab中可以使用Huffman编码进行压缩编码与解码。

首先需要通过统计频率建立Huffman树,然后根据Huffman树生成编码,并将数据编码为位流。

MATLAB香农编码和费诺编码

MATLAB香农编码和费诺编码

funct‎i on varar‎g out = sy(varar‎g in)gui_S‎i ngle‎t on = 1;gui_S‎t ate = struc‎t('gui_N‎a me', mfile‎n ame, ...'gui_S‎i ngle‎t on', gui_S‎i ngle‎t on, ...'gui_O‎p enin‎g Fcn', @sy_Op‎e ning‎F cn, ...'gui_O‎u tput‎F cn', @sy_Ou‎t putF‎c n, ...'gui_L‎a yout‎F cn', [], ...'gui_C‎a llba‎c k', []);if nargi‎n && ischa‎r(varar‎g in{1})gui_S‎t ate.gui_C‎a llba‎c k = str2f‎u nc(varar‎g in{1});endif nargo‎u t[varar‎g out{1:nargo‎u t}] = gui_m‎a infc‎n(gui_S‎t ate, varar‎g in{:}); elsegui_m‎a infc‎n(gui_S‎t ate, varar‎g in{:});endfunct‎i on sy_Op‎e ning‎F cn(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s, varar‎g in) handl‎e s.outpu‎t = hObje‎c t;guida‎t a(hObje‎c t, handl‎e s);funct‎i on varar‎g out = sy_Ou‎t putF‎c n(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) varar‎g out{1} = handl‎e s.outpu‎t;funct‎i on edit1‎_Call‎b ack(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on edit1‎_Crea‎t eFcn‎(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on radio‎b utto‎n2_Ca‎l lbac‎k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)set(handl‎e s.radio‎b utto‎n3,'value‎',0);funct‎i on radio‎b utto‎n3_Ca‎l lbac‎k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)set(handl‎e s.radio‎b utto‎n2,'value‎',0);funct‎i on listb‎o x3_C‎a llba‎c k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on listb‎o x3_C‎r eate‎F cn(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on edit3‎_Call‎b ack(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on edit3‎_Crea‎t eFcn‎(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on edit4‎_Call‎b ack(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on edit4‎_Crea‎t eFcn‎(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on listb‎o x4_C‎a llba‎c k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on listb‎o x4_C‎r eate‎F cn(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on edit5‎_Call‎b ack(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)funct‎i on edit5‎_Crea‎t eFcn‎(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s)if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on pushb‎u tton‎9_Cal‎l back‎(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) r1=get(handl‎e s.radio‎b utto‎n2,'value‎');if r1==1s1=get(handl‎e s.edit1‎,'Strin‎g')len=lengt‎h(s1);t=2;q=0;b(1)=s1(1);for i=2:lenfor j=1:i-1if s1(j)==s1(i)q=1;break‎;endendif q==0b(t)=s1(i);t=t+1;endq=0;endL=lengt‎h(b)for i=1:La=0;for j=1:lenif b(i)==s1(j)a=a+1;count‎(i)=a;endendendcount‎=count‎/len;p=count‎l=0;H=-p*(log2(p))';for i=1:L-1for j=i+1:Lif p(i)<=p(j)m=p(j);p(j)=p(i);p(i)=m;endendendfor i=1:La=-log2(p(i));w(i)=fix(a+1);l=l+p(i)*w(i);endn=H/l;P(1)=0;for i=2:LP(i)=0;for j=1:i-1P(i)=P(i)+p(j);endendfor i=1:Lfor j=1:w(i)W(i,j)=fix(P(i)*2);P(i)=P(i)*2-fix(P(i)*2);endout{i,:}=num2s‎t r(W(i,:));endset(handl‎e s.listb‎o x6,'Strin‎g',p); for i=1:L-1 %for j=i+1:Lif count‎(i)<count‎(j)m=b(j);b(j)=b(i);b(i)=m;endendendset(handl‎e s.listb‎o x5,'strin‎g',b'); set(handl‎e s.edit5‎,'Strin‎g',H);set(handl‎e s.listb‎o x4,'Strin‎g',out); set(handl‎e s.edit3‎,'Strin‎g',l);set(handl‎e s.edit4‎,'Strin‎g',n);elses1=get(handl‎e s.edit1‎,'Strin‎g')len=lengt‎h(s1)t=2;q=0;b(1)=s1(1);for i=2:lenfor j=1:i-1if s1(j)==s1(i)q=1;break‎;endendif q==0b(t)=s1(i);t=t+1;endq=0;endL=lengt‎h(b);for i=1:Lfor j=1:lenif b(i)==s1(j)a=a+1;count‎(i)=a;endendendfor i=1:L-1for j=i+1:Lif count‎(i)<count‎(j)m=b(j);b(j)=b(i);b(i)=m;endendendcount‎=count‎/len;p=count‎for i=1:L-1for j=i+1:Lif p(i)<p(j)m=p(j);p(j)=p(i);p(i)=m;endendendc=fano(p);c1=str2d‎o uble‎(c')n=lengt‎h(c);k=[];for i=1:nk=[k,lengt‎h(c{i})];endH=-p*(log2(p))';mc=p*k'n=H/mcset(handl‎e s.edit5‎,'Strin‎g',H);set(handl‎e s.listb‎o x4,'Strin‎g',c1);set(handl‎e s.edit3‎,'Strin‎g',mc);set(handl‎e s.edit4‎,'Strin‎g',n);set(handl‎e s.listb‎o x5,'strin‎g',b');set(handl‎e s.listb‎o x6,'strin‎g',p);endfunct‎i on listb‎o x5_C‎a llba‎c k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) funct‎i on listb‎o x5_C‎r eate‎F cn(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');endfunct‎i on listb‎o x6_C‎a llba‎c k(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) funct‎i on listb‎o x6_C‎r eate‎F cn(hObje‎c t, event‎d ata, handl‎e s) if ispc && isequ‎a l(get(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎'),get(0,'defau‎l tUic‎o ntro‎l Back‎g roun‎d Colo‎r'))set(hObje‎c t,'Backg‎r ound‎C olor‎','white‎');end。

matlab字符串加密与高效率编码

matlab字符串加密与高效率编码
function w=kaisa(w) i=input('请输入移位个数'); w=abs(w); for n=1:length(w) if w(n)<122-i w(n)=w(n)+i; else w(n)=w(n)-26+i; end end '密文是' disp(w) w=setstr(w);
p(n) = p1 + p2 ;%生成一个新节点,即合并的两个最小节点的和 c = huffman(p) ;%对新的 p 的序列做 huffman 编码 c{n+1} = strcat(c{n} , '1') ;%p(n)是开始合并的节点
7
c{n} = strcat(c{n} , '0') ;%这里从 c(n)分出两枝,对开始合并的两节点成码
三、实习内容
(1)实习题目 字符串加密与高效率编码的 matlab 实现 (2)原理介绍 1.RSA 加密算法基本原理 RSA 是目前最有影响力的公钥加密算法, RSA 算法基于一个十分简单的 数论事实:将两个大素数相乘十分容易,但那时想要对其乘积进行因式分 解却极其困难,因此可以将乘积公开作为加密密钥。 RSA 算法是一种非 对称密码算法,所谓非对称,就是指该算法需要一对密钥,使用其中一个 加密,则需要用另一个才能解密。 RSA 的算法涉及三个参数, n、 e1、 e2。 其中, n 是两个大质数 p 、 q 的积, n 的二进制表示时所占用的位数, 就是所谓的密钥长度。 e1 和 e2 是一对相关的值,e1 可以任意取,但要求 e1 与 (p-1)*(q-1) 互 质;再选择 e2 ,要求 (e2*e1)mod((p-1)*(q-1))=1 。 (n 及 e1),(n 及 e2) 就是密钥对。 RSA 加解密的算法完全相同 , 设 A 为明文, B 为密文, 则: A=B^e1 mod n ; B=A^e2 mod n ; e1 和 e2 可以互换使用,即:

信息论与编码matlab1

信息论与编码matlab1

信息论实验报告姓名胡小辉班级电子信息工程0902 学号 **********1.实验目的1、掌握哈夫曼编码、费诺编码、汉明码原理;2、熟练掌握哈夫曼树的生成方法;3、学会利用matlab、C语言等实现Huffman编码、费诺编码以及hamming编码。

2.实验原理Huffman编码:哈夫曼树的定义:假设有n个权值,试构造一颗有n个叶子节点的二叉树,每个叶子带权值为wi,其中树带权路径最小的二叉树成为哈夫曼树或者最优二叉树;实现Huffman编码原理的步骤如下:1. 首先将信源符号集中的符号按概率大小从大到小排列。

2. 用0和1表示概率最小的两个符号。

可用0表示概率小的符号,也可用1表示概率小的符号,但整个编码需保持一致。

3. 将这两个概率最小的符号合并成一个符号,合并符号概率为最小概率之和,将合并后的符号与其余符号组成一个N-1的新信源符号集,称之为缩减符号集。

4. 对缩减符号集用步骤1,2操作5. 以此类推,直到只剩两个符号,将0和1分别赋予它们。

6. 根据以上步骤,得到0,1赋值,画出Huffman码树,并从最后一个合并符号回朔得到Huffmaan编码。

费诺编码:费诺编码的实现步骤:1、将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列:。

2、将依次排列的信源符号按概率值分为两大组,使两个组的概率之和近似相同,并对各组赋予一个二进制码元“0”和“1”。

3、将每一大组的信源符号再分为两组,使划分后的两个组的概率之和近似相同,并对各组赋予一个二进制符号“0”和“1”。

4、如此重复,直至每个组只剩下一个信源符号为止。

5、信源符号所对应的码字即为费诺码。

hamming编码:若一致监督矩阵H 的列是由不全为0且互不相同的所有二进制m(m≥2的正整数)重组成,则由此H矩阵得到的线性分组码称为[2m-1,2m-1-m,3]汉明码。

我们通过(7,4)汉明码的例子来说明如何具体构造这种码。

设分组码(n,k)中,k = 4,为能纠正一位误码,要求r≥3。

encoder and decoder matlab代码 -回复

encoder and decoder matlab代码 -回复

encoder and decoder matlab代码-回复中括号内的内容是“encoder and decoder matlab代码”,下面是根据这个主题所编写的一篇关于编码和解码的Matlab代码的文章。

文章标题:编码和解码的Matlab代码及操作步骤详解导言:在信息交流和存储方面,编码和解码起着重要作用。

编码是将信息转化为特定格式或序列的过程,而解码则是将编码后的信息转化回原始格式或序列的过程。

在Matlab中,编码和解码可以通过一些简单的代码实现。

本文将详细介绍如何使用Matlab编写编码和解码的代码,并提供操作步骤。

第一节:编码的Matlab代码编码是将信息转化为特定格式或序列的过程。

在Matlab中,可以通过一些基本的函数和算法来实现编码。

下面是一个示例代码:matlabfunction encoded_data = encoder(original_data)编码主体在这里完成原始数据的编码操作,可调用Matlab中的编码函数或算法encoded_data = 编码操作的结果end在这个示例中,`original_data`是待编码的数据。

`encoder`函数是编码的主体部分,你可以根据自己的需求调用Matlab中的编码函数或算法来完成编码操作。

最后,返回编码操作的结果。

第二节:解码的Matlab代码解码是将编码后的信息转化回原始格式或序列的过程。

在Matlab中,可以通过一些基本的函数和算法来实现解码。

下面是一个示例代码:matlabfunction decoded_data = decoder(encoded_data)解码主体在这里完成编码数据的解码操作,可调用Matlab中的解码函数或算法decoded_data = 解码操作的结果end在这个示例中,`encoded_data`是待解码的编码数据。

`decoder`函数是解码的主体部分,你可以根据自己的需求调用Matlab中的解码函数或算法来完成解码操作。

实验三 费诺编码

实验三 费诺编码
费诺编程程序: clc;
第 N=input('输入信源符号 的个数:'); s=0; l=0; H=0; for i=1:N fprintf('第%d 个',i); p(i)=input('p='); if (p(i)<=0)||(p(i)>=1) error('不符合分布概率'); end s=s+p(i); H=H+(- p(i)*log2(p(i))); end if (s<=0.999999||s>=1.000001) error('不符合分布概率') end for i=1:N-1 for j=i+1:N if p(i)<p(j) m=p(j); p(j)=p(i); p(i)=m; end end end x=f1(1,N,p,1); for i=1:N L(i)=length(find(x(i,:))); l=l+p(i)*L(i); end n=H/l; fprintf(' 按 概 率 降 序 排 列 的 码 子:\n'); disp(x) fprintf('平均码长:\n'); disp(l) fprintf('编码效率:\n'); disp(n) function x=f1(i,j,p,r) global x; x=char(x); if(j<=i) return; else q=0; for t=i:j q=p(t)+q; y(t)=q; end for t=i:j v(t)=abs(y(t)-(q-y(t))); end for t=i:j if(v(t)==min(v)) for k=i:t x(k,r)='0'; end for k=(t+1):j x(k,r)='1'; end d=t; f1(i,d,p,r+1); f2(d+1,j,p,r+1); f1(d+1,j,p,r+1); f2(i,d,p,r+1); else end end end return; function x=f2(i,j,p,r) global x; x=char(x); if(j<=i) return; else q=0; for t=i:j q=p(t)+q;y(t-i+1)=q; end for t=1:j-(i-1) v(t)=abs(y(t)-(q-y(t))); end for t=1:j-(i-1) if(v(t)==min(v)) d=t+i-1;

费诺编码实验报告

费诺编码实验报告

费诺编码实验报告引言费诺编码(Huffman Coding)是一种常用的数据压缩算法,广泛应用于各类数据传输和存储场景中。

本实验旨在通过实际编码和解码的过程,加深对费诺编码算法原理的理解,并探究其在数据压缩中的优势。

实验步骤1. 构建字符频率统计表:从待压缩的文本文件中读取字符,并统计每个字符出现的频率。

将字符及其频率记录在字符频率统计表中。

2. 构建哈夫曼树:将字符频率统计表中的记录作为树节点,以频率最小的两个节点作为子节点构建哈夫曼树。

将新生成的节点插入树中,并重新调整节点顺序。

重复上述过程,直到只剩下一个节点,即为哈夫曼树根节点。

3. 生成编码表:从哈夫曼树根节点开始,按照编码规则,递归生成每个字符的编码。

将字符及其对应的编码记录在编码表中。

4. 编码:根据编码表将待压缩的文本文件中的字符转换成对应的编码。

将编码后的二进制数据保存在新的文件中。

5. 解码:根据哈夫曼树和编码表,将编码后的二进制数据转换回原始的字符数据。

将解码后的字符保存在新的文件中。

实验结果在实验中,我们使用了一篇大小为1MB的文本文件进行测试。

以下是实验结果的统计数据:- 待压缩文件大小:1MB- 压缩后文件大小:743KB- 压缩比:0.743实验分析通过实验结果可以看出,费诺编码在压缩数据方面具有显著的优势。

通过对字符频率的统计,费诺编码根据字符出现的频率分配不同长度的编码,使得频率较高的字符使用较短的编码,频率较低的字符使用较长的编码。

这样做的好处是,出现频率高的字符使用较少的二进制位来表示,而出现频率低的字符使用较多的二进制位来表示,从而实现了对数据的压缩。

在实验中,对于频率较高的字符,其编码位数相对较短,可以显著减少压缩后数据的大小。

而对于频率较低的字符,其编码位数较长,但是其出现的次数较少,对整体压缩比影响较小。

因此,通过费诺编码可以在一定程度上对数据进行有效压缩,减少存储和传输的空间开销。

然而,费诺编码也存在一些限制。

基于Matlab的信源编码实验系统的设计

基于Matlab的信源编码实验系统的设计

基于Matlab的信源编码实验系统的设计宋丽丽;秦艳【摘要】Source coding is an important content of Information Theory and Coding course . The source coding experimental system is designed using graphical user interface (GUI) of Matlab. The several method of source coding are realized including Shannon coding, Fenno coding, Huffman coding, uniform encoding and non uniform encoding . It proves that this system has characteristics of easy operation and strong ability of interaction, which offers an effective assistant tool for the experimental teaching.%信源编码是“信息论与编码”课程的重要内容。

本文利用Matlab中GUI图形用户界面设计了信源编码的实验系统,实现了几种常用的信源编码方法:香农编码、费诺编码、Huffman编码、均匀编码和非均匀编码。

实践证明,该系统具有操作简单和交互性强等特点,为实验教学提供了一个有效的辅助工具。

【期刊名称】《电气电子教学学报》【年(卷),期】2012(034)006【总页数】3页(P80-81,106)【关键词】信源编码;实验教学;Matlab;图形用户界面【作者】宋丽丽;秦艳【作者单位】内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010080;内蒙古工业大学信息工程学院,内蒙古呼和浩特010080【正文语种】中文【中图分类】TN911.2信源编码是“信息论与编码课程”的重要内容,为使学生更好的理解与掌握,本文基于Matlab开发的信源编码实验系统,实现了离散信源编码方法中的香农编码、费诺编码和Huffman编码以及连续信源编码方法中的均匀量化编码与非均匀量化编码。

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信息论与编码实验费诺编码的matlab实现
学院:----
班级:----
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摘要:
用预先规定的方法将文字、数字或其他对象编成数码,或将信息、数据转换成规定的电脉冲信号。

编码在电子计算机、电视、遥控和通讯等方面广泛使用。

其中费诺编码有广泛的应用,通过本次实验,了解编码的具体过程,通过编程实现编码,利用matlab实现费诺编码。

关键字:信息论,费诺编码,matlab
正文:
费诺编码也是一种常见的信源编码方法。

信源符号以概率递减的次序排列进来,将排列好的信源符号划分为两大组,使第组的概率和近于相同,并各赋于一个二元码符号”0”和”1”.然后,将每一大组的信源符号再分成两组,使同一组的两个小组的概率和近于相同,并又分别赋予一个二元码符号.依次下去,直至每一个小组只剩下一个信源符号为止.这样,信源符号所对应的码符号序列则为编得的码字.
费诺编码的matlab实现
编码如下:
clc;
clear;
A=[0.4,0.3,0.1,0.09,0.07,0.04];
A=fliplr(sort(A));%降序排列
[m,n]=size(A);
for i=1:n
B(i,1)=A(i);%生成B的第1列
end
%生成B第2列的元素
a=sum(B(:,1))/2;
for k=1:n-1
if abs(sum(B(1:k,1))-a)<=abs(sum(B(1:k+1,1))-a)
break;
end
end
for i=1:n%生成B第2列的元素
if i<=k
B(i,2)=0;
else
B(i,2)=1;
end
end
%生成第一次编码的结果
END=B(:,2)';
END=sym(END);
%生成第3列及以后几列的各元素
j=3;
while (j~=0)
p=1;
while(p<=n)
x=B(p,j-1);
for q=p:n
if x==-1
break;
else
if B(q,j-1)==x
y=1;
continue;
else
y=0;
break;
end
end
end
if y==1
q=q+1;
end
if q==p|q-p==1
B(p,j)=-1;
else
if q-p==2
B(p,j)=0;
END(p)=[char(END(p)),'0'];
B(q-1,j)=1;
END(q-1)=[char(END(q-1)),'1'];
else
a=sum(B(p:q-1,1))/2;
for k=p:q-2
if abs(sum(B(p:k,1))-a)<=abs(sum(B(p:k+1,1))-a);
break;
end
end
for i=p:q-1
if i<=k
B(i,j)=0;
END(i)=[char(END(i)),'0'];
else
B(i,j)=1;
END(i)=[char(END(i)),'1'];
end
end
end
end
p=q;
end
C=B(:,j);
D=find(C==-1);
[e,f]=size(D);
if e==n
j=0;
else
j=j+1;
end
end
B
A
END
for i=1:n
[u,v]=size(char(END(i)));
L(i)=v;
end
avlen=sum(L.*A)
实验总结:。

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