信息论与编码课程设计哈夫曼编码的分析与实现

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信息论霍夫曼编码译码实验报告

实验一一、实验背景*哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。

Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般叫作Huffman编码。

二、实验要求*利用程序实现哈夫曼编码，以加深对哈夫曼编码的理解，并锻炼编程能力。

三、代码分析#include<stdio.h>#define n 3 //叶子数目#define m (2*n-1) //结点总数#define maxval 10000.0 //maxval是float类型的最大值#define maxsize 100 //哈夫曼编码的最大位数typedef struct //定义霍夫曼树结构体{char ch; //消息float weight; //所占权重int lchild,rchild,parent; //定义左孩子、右孩子}hufmtree;typedef struct //定义霍夫曼编码结构体{char bits[n]; //位串int start; //编码在位串中的起始位置char ch; //字符}codetype;void huffman(hufmtree tree[]); //建立哈夫曼树void huffmancode(codetype code[],hufmtree tree[]); //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码void decode(hufmtree tree[]); //依次读入电文，根据哈夫曼树译码void main(){printf(" ——哈夫曼编码——\n");printf("信源共有%d个符号\n",n);hufmtree tree[m]; //m个结点，即有m个树形结构codetype code[n]; //信源有n个消息，则需要n个编码int i,j; //循环变量huffman(tree); //建立哈夫曼树huffmancode(code,tree); //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码printf("【输出每个字符的哈夫曼编码】\n");for(i=0;i<n;i++){printf("%c: ",code[i].ch);for(j=code[i].start;j<n;j++)printf("%c ",code[i].bits[j]);//“消息：该消息的编码”printf("\n");}printf("【读入电文，并进行译码】\n");decode(tree); //依次读入电文，根据哈夫曼树译码}void huffman(hufmtree tree[]) //建立哈夫曼树{int i,j,p1,p2; //p1,p2分别记住每次合并时权值最小和次小的两个根结点的下标float small1,small2,f;char c;for(i=0;i<m;i++) //初始化{tree[i].parent=0;tree[i].lchild=-1;tree[i].rchild=-1;tree[i].weight=0.0;}printf("【依次读入前%d个结点的字符及权值(中间用空格隔开)】\n",n);for(i=0;i<n;i++) //读入前n个结点的字符及权值{printf("输入第%d个字符为和权值",i+1);scanf("%c %f",&c,&f);getchar(); //吸收回车符tree[i].ch=c;tree[i].weight=f; //将接收到的结点的字符及权值存入它对应的结构体数据中}for(i=n;i<m;i++) //进行n-1次合并，产生n-1个新结点{p1=0;p2=0;small1=maxval;small2=maxval; //maxval是float类型的最大值for(j=0;j<i;j++) //选出两个权值最小的根结点{if(tree[j].parent==0) //还未找到父结点的if(tree[j].weight<small1) //如果有比最小的还小的{small2=small1; //改变最小权、次小权及对应的位置small1=tree[j].weight;p2=p1;p1=j;}else if(tree[j].weight<small2) //如果有比最小的大，但比第二小的小的{small2=tree[j].weight; //改变次小权及位置p2=j;}}//找出的两个结点是新节点i的两个孩子tree[p1].parent=i;tree[p2].parent=i;tree[i].lchild=p1; //最小权根结点是新结点的左孩子tree[i].rchild=p2; //次小权根结点是新结点的右孩子tree[i].weight=tree[p1].weight+tree[p2].weight;}} //huffman//codetype code[]为求出的哈夫曼编码//hufmtree tree[]为已知的哈夫曼树void huffmancode(codetype code[],hufmtree tree[]) //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码{int i,c,p;codetype cd; //缓冲变量for(i=0;i<n;i++){cd.start=n; //编码在位串中的起始位置cd.ch=tree[i].ch;c=i; //从叶结点出发向上回溯，第i个叶结点p=tree[i].parent; //tree[p]是tree[i]的父结点while(p!=0){cd.start--;if(tree[p].lchild==c)cd.bits[cd.start]='0'; //tree[i]是左子树，生成代码'0' elsecd.bits[cd.start]='1'; //tree[i]是右子树，生成代码'1' c=p; //c记录此时的父结点p=tree[p].parent; //p记录新的父结点，即原来的父结点的父结点，向上溯回}code[i]=cd; //第i+1个字符的编码存入code[i] }} //huffmancodevoid decode(hufmtree tree[])//依次读入电文，根据哈夫曼树译码{int i,j=0;char b[maxsize];i=m-1; //从根结点开始往下搜索printf("输入发送的编码：");gets(b);printf("译码后的字符为");while(b[j]!='\0'){if(b[j]=='0')i=tree[i].lchild; //走向左子树elsei=tree[i].rchild; //走向右子树if(tree[i].lchild==-1) //如果回到叶结点，则把该结点的消息符号输出{printf("%c",tree[i].ch);i=m-1; //回到根结点}j++;}printf("\n");if(tree[i].lchild!=-1&&b[j]=='\0') //电文读完，但尚未到叶子结点printf("\nERROR\n"); //输入电文有错}//decode四、实验补充说明解码时，以回车键结束输入电文。

信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码

信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码信息论与编码课程设计信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵与哈夫曼编码专业班级学号学生姓名指导教师教师评分2015年 3 月 25 日1信息论与编码课程设计目录一、设计任务与要求...................................................................... ...........................................3 二、设计思路...................................................................... .......................................................3 三、设计流程图...................................................................... (5)四、程序运行及结果...................................................................... ...........................................6 五、心得体会...................................................................... . (8)参考文献...................................................................... (9)附录:源程序...................................................................... .. (10)2信息论与编码课程设计一、设计任务与要求1.1设计目的信息论与编码是信息、通信、电子工程专业的基础，对理论研究和工程应用均有重要的作用。

数据结构设计课程设计-哈夫曼编译码系统的设计与实现

20180902一、需求分析1、问题描述利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。

但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（解码）。

对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。

试为这样的信息收发站设计一个哈夫曼编译码系统。

2、基本要求（1）初始化（Initialzation）。

从数据文件DataFile.txt中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree；（2）编码（EnCoding）。

用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.txt 中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中；（3）译码（Decoding）。

利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.txt 中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中；（4）输出（Output）。

输出DataFile.txt中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；输出ToBeTran.txt及其报文Code.txt；输出CodeFile.txt及其原文Textfile.txt；二、概要设计1.数据结构本程序需要用到以一个结构体HTNode，以及一个二维数组HuffmanCode。

2.程序模块本程序包含两个模块，一个是实现功能的函数的模块，另一个是主函数模块。

系统子程序及功能设计本系统共有七个子程序，分别是：a.int min1(HuffmanTree t,int i)//进行比较b.void select(HuffmanTree t,int i,int *s1,int *s2)//求权值最小的两个数c.void HuffmanCoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC,int *w,char *u,int n)///* w存放n个字符的权值(均>0),构造赫夫曼树HT,并求出n 个字符的赫夫曼编码HC */d.void Initialzation(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//初始化e.int EnCoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//对文件ToBeTran.txt中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt 中f.int pipei(char *c,int n,HuffmanCode *HC)//在huffmancode寻找匹配的编码g.void Decoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//对文件CodeFile.txt中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中3.各模块之间的调用关系以及算法设计主函数调用Initialzation，EnCoding，Decoding。

课程设计-哈夫曼编码的分析和实现

课程设计任务书2010—2011学年第一学期专业：通信工程学号：070110101 姓名：苟孟洛课程设计名称：信息论与编码课程设计设计题目：哈夫曼编码的分析与实现完成期限：自2010 年12月20 日至2010 年12 月26 日共1 周一．设计目的1、深刻理解信源编码的基本思想与目的；2、理解哈夫曼编码方法的基本过程与特点；3、提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力；4、使用MATLAB或其他语言进行编程。

二．设计内容假设已知一个信源的各符号概率，编写适当函数，对其进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率，总结此编码方法的特点和应用。

三．设计要求1、编写的函数要有通用性；2、信源可以自由选择，符号信源与图像信源均可。

四．设计条件计算机、MATLAB或其他语言环境五、参考资料[1]曹雪虹，张宗橙.信息论与编码.北京：清华大学出版社，2007.[2]王慧琴.数字图像处理.北京：北京邮电大学出版社，2007.指导教师（签字）：教研室主任（签字）：批准日期：年月日摘要哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。

在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。

这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。

这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（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）。

本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。

从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。

信息论课程实验报告—哈夫曼编码

else if(T[j].weight < T[*p2].weight)
*p2 = j;
}
}
void CreateHuffmanTree(HuffmanTree T)
{
int i,p1,p2;
InitHuffmanTree(T);
InputWeight(T);
for(i = n;i < m;i++)
4）依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用二元码符号“0”和“1”表示；
5）然后从最后—级缩减信源开始，进行回溯，就得到各信源符号所对应的码符号序列，即相应的码字。
四、实验目的：
(1)进一步熟悉Huffman编码过程；(2)掌握C语言递归程序的设计和调试技术。以巩固课堂所学编码理论的知识。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include <float.h>
#include <math.h>
#define n 8
#define m 2*n-1
typedef struct
{
float weight;
int lchild,rchild,parent;
}
}
void InputWeight(HuffmanTree T)
{
float temp[n] = {0.20,0.18,0.17,0.15,0.15,0.05,0.05,0.05};
for(int i = 0;i < n;i++)
T[i].weight = temp[i];
}

信息论实验六 Huffman编码

实验六 Huffman 编码一、实验目的：掌握Huffman 编码的方法二、实验内容：对信源123456,,,,,()0.250.250.020.150.10.05a a a a a a X P X ⎧⎫⎛⎫=⎨⎬ ⎪⎝⎭⎩⎭进行二进制Huffman 编码。

并计算其平均码长，编码效率。

三、实验步骤（1）将概率按从小到大的顺序排列（2）给两个概率最小的信源符号1()P a 和2()P a 各分配一个码位“0”和“1”，将这两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和最为新符号的概率，结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源，称为信源的第一次缩减信源，用S1表示。

（3）将缩减信源S1的符号仍按概率从大到小的顺序排列，重复步骤2，得到只含（n-2）个符号的缩减信源S2。

（4）重复上述步骤，直至缩减信源只剩两个符号为止，此时所剩的两个符号的概率之和为1。

然后从最后一级缩减信源开始，依编码路径向前返回，就得到各信源符号所对应的码字。

四、实验数据及结果分析（1）将信源符号按概率从小到大的顺序排列。

P=（0.25 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05）；（2）输出每个灰度级的编码00010000001111001（3）计算其平均码长和编码效率平均码长L=2.4500编码效率xiaolv=0.9891（4）运行截图如下所示：图一运行及结果五、代码附录n=input('N=');%输入信源符号的个数L=0; H=0;for i=1:nP(i)=input('P=');%输入信源符号概率分布s=s+P(i);endif s~=1error('不符合概率分布');endP=sort(P);p=P;mark=zeros(n-1,n); %mark为n-1行，n列矩阵，用来记录每行概率排列次序for i=1:n-1[P,num]=sort(P); %对输入元素排序并记录mark(i,:)=[num(1:n-i+1),zeros(1,i-1)];P=[P(1)+P(2),P(3:n),1];endfor i=1:n-1table(i,:)=blanks(n*n); %blanks 创建空格串endtable(n-1,n)='1';table(n-1,2*n)='0'for i=2:n-1table(n-i,1:n-1)=table(n-i+1,n*(find(mark(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(mark(n-i+1,:)==1))); %按mark的记录依次赋值table(n-i,n)='1';table(n-i,n+1:2*n-1)=table(n-i,1:n-1);table(n-i,2*n)='0';for j=1:i-1table(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=table(n-i+1,n*(find(mark(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(mark(n-i+1,:)==j+1));%mark的记录依次赋值endend%得到编码后的码字for i=1:nW(i,1:n)=table(1,n*(find(mark(1,:)==i)-1)+1:find(mark(1,:)==i)*n);l(i)=length(find(abs(W(i,:))~=32));%32表示空字符，要找不是空字符的个数，即为每个数编码的个数L=L+p(i)*l(i); %计算平均码长H=H-p(i)*log2(p(i));%计算信源熵endxiaolv=H/L; %计算编码效率disp('输出每个概率的编码');disp(W);disp('输出平均码长L：');disp(L);disp('输出编码效率xiaolv：');disp(xiaolv);六，实验总结：通过该实验，掌握了Huffman编码。

信息论与编码实验报告

信息论与编码实验报告实验课程名称：赫夫曼编码（二进制与三进制编码）专业信息与计算科学班级信息与计算科学1班学生姓名李林钟学号 2013326601049指导老师王老师一、实验目的利用赫夫曼编码进行通信可以大大提高通信利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。

赫夫曼编码是信源编码中最基本的编码方法。

●理解赫夫曼编码，无论是二进制赫夫曼编码，还是m 进制赫夫曼编码，都要理解其编码原理和编码步骤。

● 回顾无失真信源编码定理，理解无失真编码的基本原理和常用编码方法。

●掌握二进制赫夫曼编码和m 进制赫夫曼编码的基本步骤，能计算其平均码长，编码效率等。

●应用二进制赫夫曼编码或m 进制赫夫曼编码处理简单的实际信源编码问题。

二、实验环境与设备1、操作系统与编程软件：windows 操作系统，cfree5.0， Visual C++ 6.0。

2、编程语言：C 语言以及C++语言三、实验内容1. 二进制赫夫曼编码原理及步骤：（1）信源编码的计算设有N 个码元组成的离散、无记忆符号集，其中每个符号由一个二进制码字表示，信源符号个数n 、信源的概率分布P={p(s i )},i=1,…..,n 。

且各符号xi 的以li 个码元编码，在变长字编码时每个符号的平均码长为∑==ni li xi p L 1)( ；信源熵为：)(log )()(1xi p xi p X H ni ∑=-= ；唯一可译码的充要条件：11≤∑=-ni Ki m ；其中m 为码符号个数，n 为信源符号个数，Ki 为各码字长度。

（2）二元霍夫曼编码规则（1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。

（2）给两个概率最小的信源符号各分配一个码位“0”和“1”，将两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和作为新符号的概率，结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。

称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。

（3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。

信息论实验报告(实验四、哈夫曼编码)

2、在分配码字长度时，首先将出现概率最小的两个符号的概率相加合成一个概率；
3、把这个合成概率看成是一个新组合符号地概率，重复上述做法直到最后只剩下两个符号概率为止；
4、完成以上概率顺序排列后，再反过来逐步向前进行编码，每一次有二个分支各赋予一个二进制码，可以对概率大的赋为零，概率小的赋为1；
5、从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即相应的码字。
“1”，小的概率赋“0”。
（3）从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即相应的码字。
（4）计算码字的平均码长得出最后的编码效率。
五、实验数据记录
六、实验结论与心得
通过本次实验，加强了对matlab程序的学习，进一步提高了我的编程能力。
如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
学生实验报告
院别
电子工程学院
课程名称
信息论与编码
班级
实验名称
实验四、哈夫曼编码
姓名
实验时间
学号
指导教师
成绩
报告内容
一、实验目的和任务
1、理解信源编码的意义；
2、熟悉MATLAB程序设计；
3、掌握哈夫曼编码的方法及计算机实现；
４、对给定信源进行香农编码，并计算编码效率；
二、实验原理介绍
1、把信源符号按概率大小顺序排列，并设法按逆次序分配码字的长度；
三、实验设备介绍
1、计算机
2、编程软件MATLAB6.5以上
四、实验内容和步骤
对如下信源进行哈夫曼编码，并计算编码效率。
（1）计算该信源的信源熵，并对信源概率进行排序
（2）首先将出现概率最小的两个符号的概率相加合成一个概率，把这个合成概率与其他的概率进行组合，得到一个新的概率组合，重复上述做法，直到只剩下两个概率为止。之后再反过来逐步向前进行编码，每一次有两个分支各赋予一个二进制码。对大的概率赋

信息论与编码课程设计

信息论与编码课程小结报告----09网工xxx 200940450611.哈夫曼编码简介哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。

uffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫作Huffman编码。

2.哈夫曼编码原理哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，以哈夫曼树—即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。

在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。

这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。

这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。

例如，在英文中，e的出现概率很高，而z的出现概率则最低。

当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个位(bit)来表示，而z则可能花去25个位（不是26）。

用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个位。

二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。

倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。

3哈夫曼编码步骤首先，哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用，哈夫曼书又称优二树，是一种带路径长度最短的二叉树，所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶节点的权值乘上其到根节点的路径长度（若根节点为0，叶节点到根节点的路径长度为叶节点的层数）。

树的带全路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N 个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N哥叶节点的二叉树，相应的叶节点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。

信息论与编码-课程设计报告

目录一：实验原理----------------------------1二：程序源代码--------------------------1三：实验分析-----------------------------6四：实验结论---------------------------7赫夫曼编码一：实验原理哈夫曼编码的具体步骤归纳如下：① 概率统计（如对一幅图像，或m幅同种类型图像作灰度信号统计），得到n个不同概率的信息符号。

② 将n个信源信息符号的n个概率，按概率大小排序。

③ 将n个概率中，最后两个小概率相加，这时概率个数减为n-1个。

④ 将n-1个概率，按大小重新排序。

⑤ 重复③，将新排序后的最后两个小概率再相加，相加和与其余概率再排序。

⑥ 如此反复重复n-2次，得到只剩两个概率序列。

⑦ 以二进制码元(0.1)赋值，构成哈夫曼码字。

编码结束。

哈夫曼码字长度和信息符号出现概率大小次序正好相反，即大概信息符号分配码字长度短，小概率信息符号分配码字长度长。

C、哈夫曼编码的特点(1)哈夫曼编码的构造顺序明确，但码不是唯一的(因以大赋1还是小的赋1而异；(2)哈夫曼编码的字长参差不齐，硬件实现不方便；(3)只有在概率分布很不均匀时，哈夫曼编码才有显著的效果，而在信源分布均匀时，一般不使用哈夫曼编码。

二：程序源代码：#define MAXVALUE 10000#define MAXLEAF 30#define MAXNODE 59#define MAXBIT 10#define LENTH 30#include "stdio.h"#include<iostream>typedef struct{float gailv;int flag;int parent;int lchild;int rchild;char ch;int t;}HNodeType;typedef struct{int bit[MAXBIT];int start;}HCodeType;typedef struct{float gailv;char letter;}mytype; /*it's the type of data save in file*/typedef struct filehuff{int count;mytype mydata[MAXLEAF];filehuff(){count=0; };};filehuff filedata;char code[MAXVALUE];HNodeType HuffNode[MAXNODE];void savetofile(){FILE *fp;if((fp=fopen("datafile.txt","wb"))==NULL){printf("打开失败 ....");return;}if(fwrite(&filedata,sizeof(filedata),1,fp)!=1) printf("写入文件失败 ....");fclose(fp);}void openfile(){ FILE *fp;if((fp=fopen("datafile.txt","rb"))==NULL){return;}fread(&filedata,sizeof(filedata),1,fp);}void translate(){char c;int i,j,k=0,m,n=0;printf("请输入你想要译码的二进制序列 ");printf("\n");getchar();scanf("%c",&c);for(i=0;(i<MAXVALUE)&&(c=='1'||c=='0');i++){ code[i]=c;scanf("%c",&c);}printf("对应的信源符号为：");for(j=0;j<=MAXVALUE&&HuffNode[j].parent!=-1;j++) m=j+1;for(j=0,k=m;j<=i;j++){if(code[j]=='0'){n=HuffNode[k].lchild;if(n==-1){printf("%c",HuffNode[k].ch);k=m;j--;continue;}k=n;}else{n=HuffNode[k].rchild;if(n==-1){printf("%c",HuffNode[k].ch);k=m;j--;continue;}k=n;}}}void Huffman(){HCodeType HuffCode[MAXLEAF],cd;int i,j,m1,m2,x1,x2,c,p,m;if(filedata.count==0){ printf("\n输入信源符号总数 : ");scanf("%d",&m);filedata.count=m;for(i=0;i<2*m-1;i++){ HuffNode[i].gailv=0;HuffNode[i].parent=-1;HuffNode[i].flag=0;HuffNode[i].lchild=-1;HuffNode[i].rchild=-1;HuffNode[i].ch='a';}for(i=0;i<m;i++){ printf("请输入 (概率,信源符号):");scanf("%f %c",&HuffNode[i].gailv,&HuffNode[i].ch); filedata.mydata[i].gailv=HuffNode[i].gailv; filedata.mydata[i].letter=HuffNode[i].ch;savetofile();}}else{ m=filedata.count;for(i=0;i<2*m-1;i++){ HuffNode[i].gailv=0;HuffNode[i].parent=-1;HuffNode[i].flag=0;HuffNode[i].lchild=-1;HuffNode[i].rchild=-1;HuffNode[i].ch=3;}for(i=0;i<m;i++){ HuffNode[i].gailv=filedata.mydata[i].gailv;HuffNode[i].ch=filedata.mydata[i].letter;}}for(i=0;i<m-1;i++){ m1=m2=MAXVALUE;x1=x2=0;for(j=0;j<m+i;j++){ if(HuffNode[j].gailv<m1&&HuffNode[j].flag==0){ m2=m1;x2=x1;m1=HuffNode[j].gailv;x1=j;}else if(HuffNode[j].gailv<m2&&HuffNode[j].flag==0){ m2=HuffNode[j].gailv;x2=j;}}HuffNode[x1].parent=m+i;HuffNode[x2].parent=m+i;HuffNode[x1].flag=1;HuffNode[x2].flag=1;HuffNode[m+i].gailv=HuffNode[x1].gailv+HuffNode[x2].gailv;HuffNode[m+i].lchild=x1;HuffNode[m+i].rchild=x2;}for(i=0;i<m;i++){ cd.start=m-1;c=i;p=HuffNode[c].parent;while(p!=-1){ if(HuffNode[p].lchild==c)cd.bit[cd.start]=0;else cd.bit[cd.start]=1;cd.start--;c=p;p=HuffNode[c].parent;}for(j=cd.start+1;j<m;j++)HuffCode[i].bit[j]=cd.bit[j]; HuffCode[i].start=cd.start;}printf("对应的赫夫曼编码如下：");printf("\n信源符号概率编码\n");for(i=0;i<m;i++){printf("%c %f ",HuffNode[i].ch,HuffNode[i].gailv); for(j=HuffCode[i].start+1;j<m;j++)printf("%d",HuffCode[i].bit[j]);printf("\n");}printf("按任意键继续......\n");}main(){char yn;printf("\n");printf("\n");printf(" 信息论与编码实验 \n");openfile();Huffman();for(;;){printf("\n是否想要把序列译码为信源符号 ?: (输入 y or n) "); scanf("%c",&yn);if(yn=='y'||yn=='Y')translate();elsebreak;}return 0;system("pause");}三：实验分析编码实例如下：由图中可以看出，符合基本的赫夫曼编码的原理，概率大的用短码，概率小的用长码。

《信息论与编码》第5章哈夫曼编码

这棵树便是所求的哈夫曼树
哈夫曼编码

例：
假设用于通信的电文仅由4个字母{ a,d,i,n } 构成，它们在电文中出现的概率分别为{ 2,7,5,4}，试构建相应的哈夫曼树，并为这4个字母进行哈夫曼编码

构建哈夫曼树进行哈夫曼编码
按左分支为0、右分支为1的规则对哈夫曼树的左右分支进行标记将从根结点到叶子结点的路径上所有分支标记组成一个代码序列
字母a的编码为110 字母n的编码为111
1
4 n
因此，在电文中出现频率高的字母的编码相对短，而出现频率低的字母的编码相对长
111 字符编码表HC=((d,0),(i,10),(a,110),(n,111))
哈夫曼编码过程演示
编码 A1 A2 A3 0.23 0.21 0.18
1
0 1 0 1 0.10 0

进行哈夫曼编码形成代码报文CC 输出
字符频度表W

哈夫曼编码系统功能流程
形成字符频度表
W
构建哈夫曼树
HT W
进行哈夫曼编码
HC
OC
形成代码报文
CC
原码报文中出现的不同符号个数和频率
代码报文CC
输出CC和W 返回开头
到哈夫曼译码系统
哈夫曼译码系统

来自哈夫曼编码系统输入W、 CC

这个序列就是该叶子结点对应的字符的编码
哈夫曼编码
4个字母{ a,d,i,n } 在电文中出现的概率分别为{ 2,7,5,4}
字母d的编码为0
18 0
可见：
1
11 0 5
字母i的编码为10
7 d 0 i 10

关于哈夫曼编码的程序设计报告

关于哈夫曼编码的程序设计报告第一部分：引言1. 关于哈夫曼编码的程序设计报告在现代社会中，信息的传输和存储已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

在数字化时代，我们经常需要对数据进行编码和解码，以便有效地传输和存储信息。

而哈夫曼编码作为一种有效的数据压缩方式，被广泛应用于通信、计算机科学和信息处理领域。

在本篇文章中，我将从程序设计的角度进行深入探讨哈夫曼编码的原理、实现和应用。

我将带领你一起了解哈夫曼编码的本质，探讨其在实际应用中的价值，以及我个人对于哈夫曼编码的理解和观点。

第二部分：哈夫曼编码的原理与实现2. 原理概述哈夫曼编码是一种变长编码方式，通过统计文本中字符出现的频率，构建一颗最优二叉树，将出现频率高的字符用较短的编码表示，而出现频率低的字符用较长的编码表示，从而实现了对数据的高效压缩和解压缩。

3. 算法流程哈夫曼编码的算法流程主要包括构建哈夫曼树、生成编码表和进行编码解码三个步骤。

在构建哈夫曼树时，需要通过优先队列或堆来实现最小频率字符的选择和合并，然后生成编码表，最后进行编码和解码操作。

4. 实现技巧在实际的程序设计中，优化哈夫曼编码的实现是非常重要的。

例如采用树结构、位操作以及内存管理等技巧可以有效提高哈夫曼编码的性能和效率。

第三部分：哈夫曼编码的应用5. 通信领域在通信领域中，哈夫曼编码被广泛应用于数据传输和网络通信中。

通过哈夫曼编码可以实现对数据的高效压缩，从而节省带宽和传输成本。

6. 储存领域在储存领域中，哈夫曼编码也能够帮助我们实现对数据的高效压缩和解压缩，节省存储空间并提高储存效率。

特别是在大数据和云计算时代，哈夫曼编码的应用更是显得尤为重要。

第四部分：个人观点与理解7. 我的观点在我看来，哈夫曼编码作为一种高效的数据压缩算法，为我们在通信、计算机科学和信息处理领域带来了极大的便利。

它不仅可以帮助我们节省带宽和存储空间，还能够提高数据传输和存储的效率。

8. 我的理解通过对哈夫曼编码的深入学习和探讨，我不仅对其原理和实现有了更深入的理解，也对其在实际应用中的潜力和价值有了更深刻的认识。

huffman哈夫曼树编码译码课程设计报告

数据结构课程设计信息科学与工程学院：学院计算机科学与技术专业：1601 计卓级：班号：学：学生姓名指导教师：23/ 1年月日题目名称一、实验内容哈夫曼编码译码系统【问题描述】用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。

但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。

对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。

试为这样的信息收发站写一个哈夫曼码的编/译码系统。

【基本要求】1）初始化。

从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树。

2）编码。

利用已建好的哈夫曼树对输入英文进行编码，编码结果存储在数组中。

3）译码。

利用已建好的哈夫曼树将数组中的代码进行译码，结果存入一个字符数组。

4）输出编码。

将编码结果显示在终端上，每行50个代码。

5）输出哈夫曼树。

将哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示出来。

【实现提示】用户界面可以设计为“菜单”方式，再加上一个“退出”功能。

请用户键入一个选择功能符。

此功能执行完毕后再显示此菜单，直至某次用户选择了“退出”为止。

参考教材P240-246【选做内容】将哈夫曼树保存到文件中，编码和译码的结果也分别存放在两个文本文件中。

23/ 2二、数据结构设计储存结构struct HNodeType {//字符结构体类型int weight;//权int parent;//双亲位置int lchild;//左孩子int rchild;//右孩子char inf;// 字符};struct HcodeType {存储编码int bit[MaxBit];// int start;// 起始位置};三、算法设计1、在构造哈夫曼树时，设计一个结构体数组HuffNode保存哈夫曼树中各结点的信息，根据二叉树的性质可知，具有n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点，所以数组HuffNode的大小设置为2n-1。

哈夫曼编码实验报告心得

哈夫曼编码实验报告心得简介哈夫曼编码是一种用于数据压缩的算法，在信息论和编码理论中扮演着重要的角色。

它基于将出现频率较高的字符用较短的二进制编码表示，而将较少出现的字符用较长的二进制编码表示，从而达到压缩数据的目的。

在这次实验中，我对哈夫曼编码进行了深入的学习和实践，并对其进行了评估和测试。

通过实验，我对哈夫曼编码有了更深入的了解，并收获了一些宝贵的心得体会。

实验过程步骤一：构建哈夫曼树首先，我需要根据给定的数据集构建哈夫曼树。

在构建哈夫曼树的过程中，我采用了优先队列来保存节点，每次选择权重最小的节点进行合并，直到最终合并成一棵完整的哈夫曼树。

步骤二：生成编码表构建好哈夫曼树之后，我需要根据这棵树生成每个字符对应的二进制编码。

这一步需要按照哈夫曼树的路径从根节点到叶子节点进行遍历，每经过一条左子树的路径，就加上一个0，每经过一条右子树的路径，就加上一个1，直到达到叶子节点为止。

步骤三：进行编码压缩生成编码表之后，我根据编码表对原始数据进行了编码压缩。

将每个字符通过其对应的二进制编码进行替换，得到了压缩后的数据。

步骤四：进行解码还原最后，我对压缩后的数据进行解码还原。

通过对编码表的反向查找，将二进制编码转换为原始字符，得到了还原后的数据。

心得体会通过这次实验，我对哈夫曼编码有了更深入的了解。

一开始我遇到了一些困难，例如如何构建哈夫曼树和生成编码表，但通过查阅相关资料和和老师的指导，我逐渐掌握了相关的知识和技巧。

实验中，我发现哈夫曼编码在压缩数据方面有着很好的效果。

根据实验结果，使用哈夫曼编码可以将原始数据压缩到原来的约50%左右，这对于节省存储空间和加快数据传输速度都有着重要的意义。

另外，在实验过程中，我也意识到了哈夫曼编码的一些局限性。

由于是根据字符出现的频率进行编码，在处理一些重复的字符时，哈夫曼编码的压缩效果并不理想。

此外，哈夫曼编码的编解码速度受到哈夫曼树的构建和编码表的生成等步骤的影响，对于大规模数据的处理并不高效。

哈夫曼编码译码器---课程设计报告.docx

目录目⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ (2)1 程的目的和意⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32 需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43 概要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 4⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.85 分析和果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.11 6⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯127致⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯138附⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯13参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..201课程设计目的与意义在当今信息爆炸时代，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越来越引起人们的重视。

哈夫曼编码正是一种应用广泛且非常有效的数据压缩技术。

哈夫曼编码的应用很广泛，利用哈夫曼树求得的用于通信的二进制编码称为哈夫曼编码。

树中从根到每个叶子都有一条路径，对路径上的各分支约定：指向左子树的分支表示“0”码，指向右子树的分支表示“1”码，取每条路径上的“0”或“ 1”的序列作为和各个对应的字符的编码，这就是哈夫曼编码。

通常我们把数据压缩的过程称为编码，解压缩的过程称为解码。

电报通信是传递文字的二进制码形式的字符串。

但在信息传递时，总希望总长度尽可能最短，即采用最短码。

作为计算机专业的学生，我们应该很好的掌握这门技术。

在课堂上，我们能过学到许多的理论知识，但我们很少有过自己动手实践的机会！课程设计就是为解决这个问题提供了一个平台。

在课程设计过程中，我们每个人选择一个课题，认真研究，根据课堂讲授内容，借助书本，自己动手实践。

这样不但有助于我们消化课堂所讲解的内容，还可以增强我们的独立思考能力和动手能力；通过编写实验代码和调试运行，我们可以逐步积累调试 C 程序的经验并逐渐培养我们的编程能力、用计算机解决实际问题的能力。

信息论与编码课程设计(哈夫曼编码的分析与实现)

吉林建筑大学电气与电子信息工程学院信息理论与编码课程设计报告设计题目：哈夫曼编码的分析与实现专业班级：电子信息工程101学生姓名：学号：指导教师：吕卅王超设计时间：2013.11.18－2013.11.29一、设计的作用、目的《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。

其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。

通过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法二、设计任务及要求通过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求：1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法；2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点；3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程；4. 能够使用MATLAB 或其他语言进行编程，编写的函数要有通用性。

三、设计内容一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为：编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。

并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。

最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。

哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。

在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导致不同码字，但不同的排序将会影响码字的长度，一般讲合并的概率放在上面，12345678,,,,,()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ⎡⎤⎧⎫=⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭这样可获得较小的码方差。

信息论与编码实验报告讲解

信息论与编码实验报告实验课程名称：赫夫曼编码（二进制与三进制编码）专业信息与计算科学班级信息与计算科学1班学生姓名李林钟学号 *************指导老师王老师(3).算法基本步骤描述(4).编码及注解（见附页1） (5).验证截图:得到信源得出信源序列个得出信源序列的计算信源符输输输输输信源符号的赫弗曼码方编码效平均码输编码效率为：（3.3）(4).验证结果截图：() 2.5595.2%2.68H X R η===附页1：#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#define MAX 100//定义全局变量h存放信息熵double h=0;//定义结构体用于存放信源符号，数目及概率typedef struct{//不同的字符char SOURCECODE;//不同字符出现的次数int NUM;//不同字符出现的概率double PROBABILITY;//赫夫曼编码符号int Code[MAX];int start;//赫夫曼树的父结点int parent;//赫夫曼树的左右子结点int lchild;int rchild;//赫夫曼编码的长度int lengthofhuffmancode;}Hcode;Hcode INFORMATION[MAX];//该函数用来求信源所包含的符号，以及不同符号出现的次数和概率int Pofeachsource(char informationsource[MAX],int a){int i,j=1,m,flag=0;char temp;//预先存入第一个字符，便于与后面的字符进行比较//统计不同的字符存入结构体数组中//利用flag标签来标记每个字符是否出现过，若出现过标记为1，否则置为零INFORMATION[0].SOURCECODE=informationsource[0];for(i=1;i<a;i++){ for(m=0;m<i;m++){flag=0;if(informationsource[m]==informationsource[i]){flag=1;break;}}if(flag==1)continue;elseINFORMATION[j++].SOURCECODE=informationsource[i];}INFORMATION[j].SOURCECODE='\0';printf("信源符号数为:%d\n",j);//统计相同的字符出现的次数//每做一个字符出现次数的统计都将结构体数组里的NUM置为零for(i=0;i<j;i++){ INFORMATION[i].NUM=0;for(m=0;m<a;m++)if(informationsource[m]==INFORMATION[i].SOURCECODE)INFORMATION[i].NUM++;}//统计每个字符出现的概率for(i=0;i<j;i++) INFORMATION[i].PROBABILITY=(float)INFORMATION[i].NUM/a;//将每个不同字符出现的次数概率都显示出来for(i=0;i<j;i++)printf("The NUM and PROBABILITY of Code'%c'is %dand %.3f\n",INFORMATION[i].SOURCECODE,INFORMATION[i].NUM,INFORMATION[ i].PROBABILITY);return j;}//求信源符号的熵void H(int a){int i;for(i=0;i<a;i++){h+=((-1)*(INFORMATION[i].PROBABILITY)*(log(INFORMATION[i].PROBABI LITY)/log(2)));}}//赫夫曼编码函数void Huffman(int a){Hcode cd;int i,j,m=0,lm=0,p,c;double min,lmin;//顺序初始化每个信源父子结点为-1for(i=0;i<a;i++){INFORMATION[i].parent=-1;INFORMATION[i].lchild=-1;INFORMATION[i].lchild=-1;}//循环构造Huffman树for(i=0;i<a-1;i++){//min,lmin中存放两个无父结点且结点权值最小的两个结点min=lmin=MAX;//找出所有结点中权值最小、无父结点的两个结点，并合并之为一颗二叉树for (j=0;j<a+i;j++){if((INFORMATION[j].PROBABILITY<min)&&(INFORMATION[j].parent==-1)){lmin=min;lm=m;min=INFORMATION[j].PROBABILITY;m=j;}else if((INFORMATION[j].PROBABILITY<lmin)&&(INFORMATION[j].parent==-1)){lmin=INFORMATION[j].PROBABILITY;lm=j;}}//设置找到的两个子结点 m、lm 的父结点信息INFORMATION[m].parent=a+i;INFORMATION[lm].parent=a+i;INFORMATION[a+i].PROBABILITY=INFORMATION[m].PROBABILITY+INFORMATION[l m].PROBABILITY;INFORMATION[a+i].parent=-1;INFORMATION[a+i].lchild=m;INFORMATION[a+i].rchild=lm;}for (i=0;i<a;i++){cd.start=a-1;c=i;p=INFORMATION[c].parent;while(p!=-1) /* 父结点存在 */{if(INFORMATION[p].lchild==c)cd.Code[cd.start]=1;elsecd.Code[cd.start]=0;cd.start--; /* 求编码的低一位 */c=p;p=INFORMATION[c].parent; /* 设置下一循环条件 */ }//保存求出的每个叶结点的赫夫曼编码和编码的起始位for(j=cd.start+1;j<m;j++){ INFORMATION[i].Code[j]=cd.Code[j];}INFORMATION[i].start=cd.start;}}main(){//定义存放信源符号的数组char informationsource[MAX];int i,j,m;double averageofhuffmancode=0.0,Eita,cV=0.0;printf("please input the source of information:");for(i=0;;i++){scanf("%c",&informationsource[i]);if(informationsource[i]=='\n')break;}informationsource[i]='\0';printf("信源序列为:");//显示已输入的一串信源符号puts(informationsource);//返回不同信源符号的数目m=Pofeachsource(informationsource,i);//求信源的符号熵H(m);printf("信源的符号熵:H(X)=%.3f(比特/符号)\n",h);Huffman(m);//输出已保存好的所有存在编码的赫夫曼编码for(i=0;i<m;i++){printf("%c's Huffman code is: ",INFORMATION[i].SOURCECODE); for(j=INFORMATION[i].start+1;j<m;j++)printf("%d",INFORMATION[i].Code[j]);INFORMATION[i].lengthofhuffmancode=m-INFORMATION[i].start-1; printf("\n");}//求赫夫曼编码的平均码长和编码效率for(i=0;i<m;i++)averageofhuffmancode+=INFORMATION[i].PROBABILITY*INFORMATION[i].l engthofhuffmancode;printf("赫夫曼编码的平均码长为:%lf(码元/信源符号)\n",averageofhuffmancode);Eita=h/averageofhuffmancode;printf("赫夫曼编码的编码效率为:%lf\n",Eita);//求赫弗曼编码的码方差for(i=0;i<m;i++)cV+=INFORMATION[i].PROBABILITY*INFORMATION[i].lengthofhuffmancode *INFORMATION[i].lengthofhuffmancode;cV-=averageofhuffmancode*averageofhuffmancode;printf("赫弗曼编码的码方差为：%lf\n",cV);}附页2#include <iostream.h>#include <math.h>#include <string.h>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <vector> //为了使用vector容器using namespace std; ///vector属于std命名域，因此使用全局命名域方式struct Huffman_InformationSource //信源类型{char InformationSign[10]; //信源符号double Probability; //概率char Code[10]; //编码结果int CodeLength; //码长};struct HuffNode //赫夫曼树的节点类型{char InformationSign[10];double Probability;HuffNode *LeftSubtree,*middleSubtree,*RightSubtree,*Next;char Code[10];int CodeLength;};class CHuffman_3 //三进制赫夫曼编码{public:CHuffman_3() //初始化{ISNumber=0;AvageCodeLength=0.0;InformationRate=0.0;CodeEfficiency=0.0;}~CHuffman_3(){DestroyBTree(HuffTree);}void Huffman_Input(); //输入信息void Huffman_Sort(); //排序void Huffman_Tree(); //构造赫夫曼树void Huffman_Coding(); //生成赫夫曼编码void Huffman_CodeAnalyzing(); //结果分析void Huffman_Display(); //显示结果信息void DestroyBTree(HuffNode *TreePointer); //释放资源private:vector<Huffman_InformationSource>ISarray; //声明ISarray数组，初始时为空int ISNumber; //符号个数double AvageCodeLength; //平均码长double InformationRate; //信息率double CodeEfficiency; //编码效率HuffNode * HuffTree; //赫夫曼树private:void Huffman_Code(HuffNode *TreePointer);};//输入信源信息如果需要添加信源信息在这里修改即可void CHuffman_3::Huffman_Input(){Huffman_InformationSource temp1={"A",0.40,"",0};ISarray.push_back(temp1);Huffman_InformationSource temp2={"B",0.18,"",0};ISarray.push_back(temp2);Huffman_InformationSource temp3={"C",0.10,"",0};ISarray.push_back(temp3);Huffman_InformationSource temp4={"D",0.10,"",0};ISarray.push_back(temp4);Huffman_InformationSource temp5={"E",0.07,"",0};ISarray.push_back(temp5);Huffman_InformationSource temp6={"F",0.06,"",0};ISarray.push_back(temp6);Huffman_InformationSource temp7={"G",0.05,"",0};ISarray.push_back(temp7);Huffman_InformationSource temp8={"H",0.04,"",0};ISarray.push_back(temp8);ISNumber=ISarray.size();}//按概率“从大到小”排序：void CHuffman_3::Huffman_Sort(){Huffman_InformationSource temp;int i,j;for(i=0;i<ISNumber-1;i++)for(j=i+1;j<ISNumber;j++)if(ISarray[i].Probability<ISarray[j].Probability){temp=ISarray[i];ISarray[i]=ISarray[j];ISarray[j]=temp;}}//基于ISarray数组构造赫夫曼树void CHuffman_3::Huffman_Tree(){int i;HuffNode *ptr1,*ptr2,*ptr3,*ptr4,*temp1,*temp2;//（1）：基于数组，创建单向链表ptr1=new HuffNode;strcpy(ptr1->InformationSign,ISarray[0].InformationSign);ptr1->Probability=ISarray[0].Probability;strcpy(ptr1->Code,ISarray[0].Code);ptr1->LeftSubtree=NULL;ptr1->middleSubtree =NULL;ptr1->RightSubtree=NULL;ptr1->Next=NULL;HuffTree=ptr1; //赋给数据成员HuffTree for(i=1;i<ISNumber;i++){ptr2=new HuffNode;strcpy(ptr2->InformationSign,ISarray[i].InformationSign);ptr2->Probability=ISarray[i].Probability;strcpy(ptr2->Code,ISarray[i].Code);ptr2->LeftSubtree=NULL;ptr2->middleSubtree =NULL;ptr2->RightSubtree=NULL;ptr2->Next=ptr1;ptr1=ptr2;}//结果：链表的表头为数组的最小元素。

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一、引言信息论与编码是现代通信领域中的重要理论基础，通过对信息的量化和编码方式的设计，可以提高通信系统的传输效率和可靠性。

本实验旨在通过对信息论与编码的实际应用进行探索，加深对相关理论的理解和掌握。

二、实验目的1. 了解信息论与编码的基本概念和原理；2. 学习使用信息论与编码的工具和方法；3. 进行实际的编码实验，验证理论的有效性。

三、实验内容1. 信息熵的计算信息熵是信息论中的重要概念，用于衡量信息的不确定性。

我们选择一个简单的例子来计算信息熵，假设有一个硬币，正反面出现的概率分别为0.5。

根据信息熵的公式，我们可以计算出该硬币的信息熵为1比特。

2. 信道容量的计算信道容量是指在给定信道带宽和信噪比条件下，信道能够传输的最大数据率。

我们选择一个高斯信道作为实验对象，通过改变信噪比来计算信道容量。

实验结果显示，信噪比越高，信道容量越大。

3. 奇偶校验码的设计与实现奇偶校验码是一种简单的错误检测码，可以用于检测数据传输过程中的错误。

我们设计了一个简单的奇偶校验码方案，并通过编程实现了该方案。

实验结果表明，奇偶校验码能够有效地检测出数据传输中的错误。

4. 哈夫曼编码的设计与实现哈夫曼编码是一种有效的数据压缩算法，通过对出现频率较高的字符进行短编码，可以实现数据的高效传输和存储。

我们选择一段文本作为实验对象，通过统计字符出现频率并设计相应的哈夫曼编码表，成功地对文本进行了压缩。

四、实验结果与分析通过实验，我们成功地计算了信息熵和信道容量，并验证了理论的准确性。

在奇偶校验码的实验中，我们发现该码能够有效地检测出单比特错误，但对于多比特错误的检测能力有限。

在哈夫曼编码的实验中，我们成功地对文本进行了压缩，并获得了较高的压缩比。

五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了信息论与编码的基本概念和原理，并通过实际操作加深了对相关理论的理解。

实验结果表明，信息论与编码在通信系统中具有重要的应用价值，能够提高通信效率和可靠性。

哈夫曼编码信息论课程设计

信息论课程设计实验报告专业班级：信计0802姓名：刘建勋学号：07目录：1.课题描述-----------------------------------------------------------------------------------------32.信源编码的相关介绍---------------------------------------------------------------------33.哈夫曼编码-------------------------------------------------------------------------------------3哈夫曼编码算法-----------------------------------------------------------------------3哈弗曼编码的特点--------------------------------------------------------------------4哈夫曼实验原理----------------------------------------------------------------------- 4 4.哈夫曼编码的C++实现-----------------------------------------------------------------5程序设计-----------------------------------------------------------------------------------5运行结果-----------------------------------------------------------------------------------8 总结-----------------------------------------------------------------------------------------------------8 参考文献-------------------------------------------------------------------------------------------------81.课题描述实验类别：设计性实验实验目的：掌握哈夫曼编码原理；了解哈夫曼码的最佳性；实验内容：编程实现二元huffman编码；2.信源编码的相关介绍：信源编码的基础是信息论中的两个编码定理：无失真编码定理和限失真编码定理，前者是可逆编码定理的基础。

信息论和编码实验报告

信息论与编码实验报告实验课程名称：赫夫曼编码（二进制与三进制编码）专业信息与计算科学班级信息与计算科学1班学生姓名李林钟学号 20####指导老师王老师信息论和编码实验报告一、实验目的利用赫夫曼编码进行通信可以大大提高通信利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。

赫夫曼编码是信源编码中最基本的编码方法。

●理解赫夫曼编码，无论是二进制赫夫曼编码，还是m 进制赫夫曼编码，都要理解其编码原理和编码步骤。

● 回顾无失真信源编码定理，理解无失真编码的基本原理和常用编码方法。

●掌握二进制赫夫曼编码和m 进制赫夫曼编码的基本步骤，能计算其平均码长，编码效率等。

●应用二进制赫夫曼编码或m 进制赫夫曼编码处理简单的实际信源编码问题。

二、实验环境与设备1、操作系统与编程软件：windows 操作系统，cfree5.0， Visual C++ 6.0。

（2）二元霍夫曼编码规则（1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。

称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。

（3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。

信息论与编码课程设计哈夫曼编码的分析与实现

信息论霍夫曼编码译码实验报告

信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码

数据结构设计课程设计-哈夫曼编译码系统的设计与实现

课程设计-哈夫曼编码的分析和实现

信息论课程实验报告—哈夫曼编码

信息论 实验六 Huffman编码

信息论与编码实验报告

信息论实验报告(实验四、哈夫曼编码)

信息论与编码课程设计

信息论与编码-课程设计报告

《信息论与编码》第5章哈夫曼编码

关于哈夫曼编码的程序设计报告

huffman哈夫曼树编码译码课程设计报告

哈夫曼编码实验报告心得

哈夫曼编码译码器---课程设计报告.docx

信息论与编码课程设计(哈夫曼编码的分析与实现)

信息论与编码实验报告讲解

信息论与编码实验报告

哈夫曼编码信息论课程设计

信息论和编码实验报告

信息论实验六 Huffman编码