《实现香农编码、费诺编码》杨兴勃0808060121
仙农—范诺编码方法的C语言实现
仙农—范诺编码方法的C语言实现
钟明全;王长林
【期刊名称】《四川通信技术》
【年(卷),期】2000(030)004
【摘要】按照概率匹配的方法,即概率大的编码短的原则,可以在给定信息条件下,减少平均编码长度,提高编码效率,使每个码元所载荷的平均信息量为最大。
【总页数】4页(P42-45)
【作者】钟明全;王长林
【作者单位】西南交通大学;西南交通大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.21
【相关文献】
1.香农编码与香农-弗诺编码方法的研究及C#实现 [J], 张燕红;刘瑜;孟海翠;刘晓娣
2.关于范爱农生平的一件新史料——汪梅峰《吊范爱农诔文》的发现 [J], 汪国泰
3.“愿抛碧血换共和”:辛亥革命元老范鸿仙 [J], 宫博广
4.范爱农其人和《哀范君三章》——《鲁迅诗直寻》之一 [J], 锡金
5.范鸿仙:愿将碧血换共和 [J], 倪洪
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信息论编码实验报告 费诺编码附源代码
中南大学信息论与编码实验报告选题:费诺编码学生姓名:学号:专业班级:通信工程指导老师:学院:信息科学与工程学院时间: 2015目录一、实验目的二、实验原理2.1 费诺编码思想2.2 费诺编码流程图三、实验内容四、实验要求五、代码调试结果六、心得体会七、程序源代码一实验目的1. 掌握费诺编码的原理和过程。
2. 熟悉 C/C++语言,练习使用C/C++实现香农码和Huffman 编码。
二、实验原理2.1 费诺编码思想设有离散无记忆信源∑==⎥⎦⎤⎢⎣⎡ni i n n x p x p x p x p x x x 121211)(,)(.....)()(.....1.按信源符号的概率从大到小的顺序排队 不妨设)(......)()(21n x p x p x p ≥≥≥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。
例:有一单符号离散无记忆信源⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⎥⎦⎤⎢⎣⎡04.008.016.018.022.032.0)(654321x x x x x x X P X对该信源编二进制费诺码)i /(35.2)(gn s bit X H = m L KR 2log =%92.97)(==R x H η∑===61)/(4.2)(i i i k x p K 符号比特2.2 费诺编码流程图三、实验内容使用C\C++实现费诺编码,并自己设计测试案例。
四、实验要求1.提前预习实验,认真阅读实验原理以及相应的参考书。
2.认真高效的完成实验,实验中服从实验室管理人员以及实验指导老师的管理。
3.认真撰写实验报告,内容可以自己编排,可以考虑包括以下一些方面:原理概述、程序设计与算法描述、源程序及注释(程序太长可以只选取重要部分)、运行输出结果实例、调试和运行程序过程中产生的问题及采取的措施、对实验的讨论分析、总结。
香农编码基于C语言上的实现
香农编码基于C语言上的实现摘要编码是指为了达到某种目的而对信号进行的一种变换。
根据编码的目的不同,编码理论有三个分支:①信源编码。
对信源输出的信号进行变换,包括连续信号的离散化,即将模拟信号通过采样和量化变成数字信号,以及对数据进行压缩,提高数字信号传输的有效性而进行的编码。
②信道编码。
对信源编码器输出的信号进行再变换,包括区分通路、适应信道条件和提高通信可靠性而进行的编码。
③保密编码。
对信道编码器输出的信号进行再变换,即为了使信息在传输过程中不易被人窃取而进行的编码。
编码理论在数字化遥测遥控系统、电气通信、数字通信、图像通信、卫星通信、深空通信、计算技术、数据处理、图像处理、自动控制、人工智能和模式识别等方面都有广泛的应用。
其中信源编码又分为三种,包括香农编码、哈夫曼编码和算术编码。
本文主要介绍香农编码。
关键词:累加概率、排序、熵、码长、编码效率第1章前言1948年,美国科学家香农(Shannon)发表了一篇题为“通信的数学理论”的学术论文,这篇划时代论文的问世,宣告了信息论的诞生。
信息论的研究领域从自然科学扩展到经济、管理科学甚至人文社会科学,从狭义信息论发展到如今的广义信息论,成为涉及面极广的信息科学。
1951年美国电信工程师D.A.霍夫曼提出更有效的霍夫曼编码。
此后又出现了传真编码、图像编码和话音编码,对数据压缩进行了深入的研究,解决了数字通信中提出的许多实际问题。
在信源编码方面,1951年香农证明,当信源输出有冗余的消息时可通过编码改变信源的输出,使信息传输速率接近信道容量。
1948年香农就提出能使信源与信道匹配的香农编码。
编码分为信源编码与信道编码,其中信源编码又分为无失真和限失真。
由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性,使得信源存在冗余度,信源编码的主要任务就是减少冗余,提高编码效率。
信源编码的基本途径有两个,一是解除相关性;二是概率均匀化。
信源编码的编码定理有两个,无失真编码定理和限失真编码定理。
费诺编码
费诺编码1 课题描述费诺编码,它编码后的费诺码要比香农码的平均码长小,消息传输速率达,编码效率高,但它属于概率匹配编码它不是最佳的编码方法。
本文通过采用递归的思想进行费诺编码,求得了每个字符的二进制码字。
并且对编码后的平均码长,以及编码的传输效率进行了求解。
符合费诺编码的要求,并且得到了预期的编码结果。
费诺编码在电子计算机、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C语言实现费诺编码。
关键字:信息论,费诺编码,C语言2 信源编码的相关介绍信源编码分为无失真信源编码和限失真信源编码。
一般称无失真信源编码为第一机械定理;限失真信源编码定理称为第三极限定理。
由于信源符号之间存在分布不均匀和相关性,使得信源存在冗余度,信源编码的主要任务就是减少冗余,提高编码效率。
具体说,就是针对信源输出符号序列的统计特性,寻找一定的方法把信源输出符号序列变换为最短码字序列的方法。
信源编码的基本途径有两个:使编码中各个符号出现的概率尽可能地相等,即概率均匀化。
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。
其中无失真编码定理是可逆编码的基础。
可逆是指当信源符号转换成代码后,可从代码无失真地恢复信源符号。
当已知信源符号的概率特性时,可计算它的符号熵,这表示每个信源符号所载有的信息量。
编码定理不但证明了必定存在一种编码方法,可使代码的平均长度可任意接近但不低于符号熵,而且还阐明达到这目标的途径,就是使概率与码长匹配。
无失真编码或可逆编码只适用于离散信源。
对于连续信源,编成代码后就无法无失真地恢复原来的连续值,因为后者的取值可有无限多个。
此时只能根据率失真编码定理在失真受限制的情况下进行限失真编码。
信源编码定理出现后,编码方法就趋于合理化。
凡是能载荷一定的信息量,且码字的平均长度最短,可分离的变长码的码字集合称为最佳变长码。
能获得最佳码的编码方法主要有:香农码(Shannon)、费诺(Fano)、哈夫曼(Huffman)编码等。
费诺编码原理(一)
费诺编码原理(一)费诺编码简介1. 什么是费诺编码费诺编码,又称哈夫曼编码(Huffman Coding),是一种变长编码方式,用于有效地压缩数据。
它是由David A. Huffman在1952年提出的,被广泛应用于数据压缩、无损压缩和信息论等领域。
2. 为什么需要费诺编码在传输和存储数据时,我们通常需要压缩数据,以减少占用的空间和提高传输效率。
费诺编码通过将常用字符用较短的编码表示,而将不常用字符用较长的编码表示,从而使得整个数据的平均编码长度最小化,达到高效压缩的效果。
3. 费诺编码的原理为了理解费诺编码的原理,需要了解以下几个重要概念:字符的频率在对数据进行编码之前,首先要统计字符在数据中出现的频率。
频率较高的字符会被赋予较短的编码,频率较低的字符会被赋予较长的编码。
构建哈夫曼树根据字符的频率,我们可以构建一棵哈夫曼树。
哈夫曼树是一种特殊的二叉树,其中每个叶子节点对应一个字符,叶子节点的权值为该字符的频率。
分配编码从根节点出发,沿着左子树分支走为0,沿着右子树分支走为1,通过这样的方式,可以给每个字符分配唯一的编码。
压缩数据根据字符的编码,将原始数据中的字符逐个替换为对应的编码,从而实现数据的压缩。
4. 费诺编码的优势费诺编码的优势在于可以根据数据的统计特征来动态地构建编码表,使得经常出现的字符用较短的编码表示,极大地提高了压缩的效果。
此外,由于费诺编码是前缀编码,因此可以避免编码冲突。
5. 费诺编码的应用费诺编码被广泛应用于数据压缩领域,其中最著名的应用之一就是在ZIP压缩算法中的使用。
此外,费诺编码还常用于文件压缩、图像压缩等领域。
结论费诺编码是一种高效的数据压缩算法,通过根据字符频率构建哈夫曼树,并根据树的结构分配编码,实现了数据的高效压缩。
费诺编码的优势在于压缩效果好、没有编码冲突等特点,因此被广泛应用于各种数据压缩场景中。
香农编码的原理
香农编码的原理
香农编码(Shannon Coding),又称为香农-费诺编码(Shannon-Fano Coding),是由信息论的奠基人之一克劳德·香农(Claude Shannon)于1948年提出的一种熵编码方法。
香农编码的目标是用尽可能短的二进制编码表示出现概率不同的符号,从而减小信息传输的平均长度。
香农编码的基本原理如下:
* 符号的概率分布:
* 对于给定的符号集合,首先需要知道每个符号出现的概率。
* 概率排序:
* 将符号按照概率从高到低排序。
* 分割符号集:
* 将符号集按照概率中位数分为两组,保证一组的概率之和接近另一组。
* 分配二进制编码:
* 对于左侧一组的符号,添加一个二进制前缀(如0),对右侧一组的符号添加另一个二进制前缀(如1)。
* 递归处理:
* 对于分割后的每个子集,重复上述过程,直到每个符号都被分配唯一的二进制编码。
* 生成编码表:
* 根据上述过程生成完整的编码表,包含每个符号和对应的二进制编码。
香农编码的特点是,出现概率较高的符号获得较短的编码,而出现概率较低的符号获得较长的编码。
这样设计的编码方案可以有效减
小平均编码长度,提高信息传输的效率。
需要注意的是,香农编码的主要缺点在于生成的编码长度可能不是整数,可能存在解码的歧义性。
为了解决这个问题,后来发展出了霍夫曼编码等更为广泛使用的熵编码方法。
费诺编码原理
费诺编码原理费诺编码费诺编码(Huffman Coding)是一种常用的可变长度编码方式,旨在实现对信息的高效压缩。
本文将从浅入深,逐步解释费诺编码的原理和应用。
1. 简介费诺编码由美国数学家大卫·费诺(David A. Huffman)于1952年提出,它基于信息中出现的字符频率进行编码。
通过将出现频率较高的字符使用较短的编码,而出现频率较低的字符使用较长的编码,费诺编码实现了压缩效果。
2. 编码原理费诺编码的实现过程如下:•统计待编码文本中每个字符的出现频率。
•根据字符频率构建费诺树(Huffman Tree),频率越高的字符位于树的顶部,频率越低的字符位于树的底部。
•为每个字符赋予编码,频率更高的字符使用较短的编码,频率更低的字符使用较长的编码。
•将编码应用于待编码文本,将其转换为费诺编码形式。
3. 示例说明以下是一个简单的示例,用于说明费诺编码的工作原理。
考虑待编码文本中的字符及其出现频率如下:字符频率A 5B 1C 2D 3按照费诺编码的原则,我们可以构建出如下的费诺树:Root/ \11 7/ \4 3/ \ / \A 1 C D|B根据费诺树,我们为每个字符分配编码:字符频率编码A 5 0B 1 110C 2 10D 3 111将待编码文本“AABACDCD” 转换为费诺编码形式:AABACDCD =>可以看到,使用费诺编码后,原文本被高效地压缩。
4. 应用场景费诺编码在很多领域都有广泛应用,尤其在数据压缩和信息存储中起到重要作用。
例如,压缩文件、图像、音频和视频文件时,常常使用费诺编码。
由于费诺编码可根据数据的特征自适应地调整编码长度,因此能够实现较高的压缩比。
5. 总结费诺编码是一种高效的可变长度编码方式,通过频率统计和构建费诺树,将出现频率较高的字符使用较短的编码,从而实现信息的高效压缩。
费诺编码在数据压缩和信息存储领域有着广泛应用。
希望本文对费诺编码的原理和应用有所帮助,欢迎阅读与讨论!。
香农编码费诺编码
实验目的:通过该实验,掌握通过计算机实验可变长信源编码方法,进一步熟悉香农编码,费诺编码以及霍夫曼编码方法。
实验环境: Matlab7.1实验内容及过程:1.对于给定的信源的概率分布,用MA TLAB语言实现香农编码。
2. 对于给定的信源的概率分布,用MA TLAB语言实现霍夫曼编码。
3. 对于给定的信源的概率分布,用MATLAB语言实现游程编码。
以下为M文件:1.function c = shannon(p)% p = [0.2 0.15 0.15 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1] % shannon(p)[p , index] = sort(p) ;p = fliplr(p) ;n = length(p) ;pa = 0 ;for i = 2:npa(i) = pa(i - 1) + p(i - 1) ;endk = ceil(-log2(p)) ;c = cell(1,n) ;for i = 1:nc{i} = '' ;tmp = pa(i) ;for j = 1:k(i)tmp = tmp * 2 ;if tmp >= 1tmp = tmp - 1 ;c{i}(j) = '1' ;elsec{i}(j) = '0' ;endendendc = fliplr(c) ; c(index) = c ;2.function c = huffman(p)n = size(p , 2) ;if n == 1c = cell(1,1) ;c{1} = '' ;returnend[p1 , i1] = min(p) ;index = [(1:i1-1) , (i1+1:n)] ; p = p(index) ;n = n - 1 ;[p2 , i2] = min(p) ;index2 = [(1:i2-1) , (i2+1:n)] ; p = p(index2);i2 = index(i2) ;index = index(index2) ;p(n) = p1 + p2 ;c = huffman(p) ;c{n+1} = strcat(c{n} , '1') ;c{n} = strcat(c{n} , '0') ; index = [index , i1 , i2] ;c(index) = c ;3.% 以下程序是将原图像转换为二值图像image2=image1(:); %将原始图像写成一维的数据并设为image2 image2length=length(image2); % 计算image2的长度for i=1:1:image2length % for 循环,目的在于转换为二值图像if image2(i)>=127image2(i)=255;else image2(i)=0;endendimage3=reshape(image2,146,122); % 重建二维数组图像,并设为image3figure,imshow(image3);%(右图)% 以下程序为对原图像进行游程编码,压缩X=image3(:); %令X为新建的二值图像的一维数据组x=1:1:length(X); % 显示游程编码之前的图像数据figure,plot(x,X(x));j=1;image4(1)=1;for z=1:1:(length(X)-1) % 游程编码程序段if X(z)==X(z+1)image4(j)=image4(j)+1;elsedata(j)=X(z); % data(j)代表相应的像素数据j=j+1;image4(j)=1;endimage4length=length(image4); % 计算游程编码后的所占字节数,记为image4length y=1:1:image4length ; % 显示编码后数据信息figure,plot(y,image4(y));CR=image2length/image4length; % 比较压缩前于压缩后的大小% 下面程序是游程编码解压l=1;for m=1:image4lengthfor n=1:1:image4(m);rec_image(l)=data(m);l=l+1;endendu=1:1:length(rec_image); % 查看解压后的图像数据figure,plot(u,rec_image(u));rec2_image=reshape(rec_image,146,122); % 重建二维二维图像数组figure,imshow(rec2_image); % 显示解压恢复后的图像通过matlab可以看出,程序运行过程中各个变量的值:%右图CR=12.084,说明该游程编码,压缩率为12.084实验结果及分析:p = [0.2 0.15 0.15 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1]c1 = shannon(p)c2 = huffman(p)结果:c1 = '000' '010' '001' '1110' '1100' '1011' '1001' '1000'c2 = '111' '101' '110' '000' '001' '010' '011' '100'实验心得:实验应用M文件编写可分别编写不同段的内容,在运行时只需调用函数即可,方便了运行。
费诺编码例题
费诺编码例题费诺编码(Fano coding)是由美国电气工程师、信息论奠基人克劳德·E·费诺(Claude Elwood Shannon)提出的一种可变长度编码方法。
这种编码方法的特点是:出现频率高的字符使用较短的编码,而出现频率低的字符使用较长的编码。
费诺编码是一种无损压缩方法,旨在减小数据的存储空间。
为了更好地理解费诺编码的原理和应用,我们将通过以下的例题来进行实际操作。
例题:给定一个包含5个不同字符及其频率的信源,通过费诺编码对其进行压缩。
解题步骤如下:步骤1:根据给定信源的频率,按照频率降序排列。
在本例中,我们将字符和频率汇总如下:字符频率A 10B 7C 5D 3E 2步骤2:将频率从高到低逐一相加,直到相加的结果超过总频率的一半。
在本例中,总频率为27(10+7+5+3+2)的一半即为13.5。
我们的目标是找到一个分界点,使得前半部分的频率之和尽可能接近13.5。
字符频率累加频率A 10 10B 7 17C 5 22D 3 25E 2 27根据上表,我们可以得出分界点在字符"C"和"D"之间,因为在这个位置上,累加频率离13.5最近。
步骤3:对分界点将其标记为0和1,并将其分成两个部分:1. 左边部分的编码加上0。
2. 右边部分的所有字符编码加上1。
在本例中,我们得到了以下的费诺编码:字符频率累加频率编码A 10 10 1B 7 17 01C 5 22 000D 3 25 001E 2 27 0001根据上表,我们可以看出字符"A"的编码为1,字符"B"的编码为01,字符"C"的编码为000,字符"D"的编码为001,字符"E"的编码为0001。
步骤4:最后,用这些编码替换原始信源中的字符,得到压缩后的数据。
在这个例子中,原始数据为"AACBDABDCAE",根据费诺编码,我们可以将其压缩成101000001011011001。
离散信源无失真编码
,则L →∞时,
pe <δ(ε、δ为无穷小量);反之,当 现无差错编码。
n L
HX
理3.1要求
n HX
,即 1 L[H ( X ) ]
,可看出比值
LH ( X ) L log D
n log D
n log D 是一种不大于1旳无量纲纯数,定义它为等长编码旳编
2.等长码
在一组码字集合C中旳全部码字cm (m = 1,2, …,M),其码长都相 同,则称这组码C为等长码,表3-1中列出旳码1、码2 就码长n = 2 等长码。
3.变长码
若码字集合C中旳全部码字cm (m = 1,2, …,M),其码长不都相 同,称码C为变长码,表3-1中列出旳码3、码4 就是变长码。
3.1.3 信息传播速率
19
信道旳信息传播速率为信道单位时间内所传播旳实际信
息量。若信息量以比特为单位,时间以秒为单位,则信息传播
率定义为:
Rt
H X
tn
(比特/秒) (3-3)
H(X)为信源熵;
式中: n 为编码后旳平均码长;
t为传播一种码符号旳时间。
若信息量以比特为单位,时间以码元时间(传播一种码符号旳
(比特/符号)
n 2 2 1 2 3 1 4 4 1 2.75
4
8
16
(码元/符号)
RD
HX
n
2.75 2.75
1
(比特/码元时间)
3.2 等长码及等长编码定理
21
考虑对一简朴信源S进行等长编码,信源符号集有K个符
号,码符号集含D个符号,码字长度记为n。要得到惟一可译
码,必须满足下式
对于变长码,要求整个码集旳平均码长力求最小,此时编码效率 最高。对于给定信源,使平均码长到达最小旳编码措施,称为最佳 编码,得到旳码集称为最佳码。
香农—费诺—埃利斯码
信息论课程设计(香农—费诺—埃利斯码)研电13级牛明花04M080113005目录1 课题描述 (3)2 香农—费诺—埃利斯码 (3)2.1 香农—费诺—埃利斯码的编码原理 (3)2.2 香农—费诺—埃利斯码的编码步骤 (3)2.2.1求累积分布概率函数 (3)2.2.2求修正累积概率函数 (4)2.2.3求信源符号的码长 (4)2.2.4将修正累积概率转换成二进制小数 (4)2.2.5编写香农—费诺—埃利斯码 (4)3 香农—费诺—埃利斯码的C++程序实现 (5)3.1程序设计: (5)3.2 程序运行结果 (9)总结 (9)参考文献 (9)1 课题描述本次课程设计主要是编写香农—费诺—埃利斯码,输出各符号的概率函数,累积分布函数,修正累积概率,修正累积概率的二进制数,算出每个符号的码长,截取二进制小数点后的码长位作为码字,即最后所得码字。
2 香农—费诺—埃利斯码2.1 香农—费诺—埃利斯码的编码原理香农—费诺—埃利斯码不是分组码,它是根据信源符号的累积分布函数来分配码字,它不是最佳码,但它的编码和译码效率都很高。
2.2 香农—费诺—埃利斯码的编码步骤 2.2.1求累积分布概率函数设信源符号集},...,,{21q a a a A =,并设所有的()A a a P ∈>,0。
定义累积分布函数()()∑≤=sa a P s F 。
也可以写成()()∑==ki i k a P F 1a 0123 456i()k a F()1a F()2a F 1.02.2.2求修正累积概率函数定义修正累积分布函数 2.2.3求信源符号的码长码长计算方法: 香农—费诺—埃利斯码的平均码长为 又可见,该码比霍夫曼码平均码长增加一位。
2.2.4将修正累积概率转换成二进制小数将十进制小数修正累积概率转化为二进制小数,该小数一般为无限位数。
我们取小数后()k a l (码长)位,即截去后面的位数,得到()s F 的二进制小数。
费诺编码课程设计讲解
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:费诺编码专业班级学生姓名:学号:指导教师:设计时间:2014.11.24-2014.12.5第1章 概述1.1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。
1.2设计任务及要求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.根据费诺编码算法,考虑一个有多种可能符号(各种符号发生的概率不同)的信源,得到费诺编码;3.掌握费诺编码的优缺点;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,要理解每个函数的具体意义和适用范围,对主要函数的功能和参数做详细说明。
1.3设计内容费诺编码属于概率匹配编码,但不是最佳的编码方法。
在编N 进制码时首先将信源消息符号按其出现的概率依次由小到大排列开来,并将排列好的信源符号按概率值分N 大组,使N 组的概率之和近似相同,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,即再分为概率和相同的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。
针对同一信源,费诺码要比香农码的平均码长小,消息传输速率大,编码效率高。
一个有8个符号的信源X ,各个符号出现的概率为:进行费诺编码,并计算平均码长、编码效率、冗余度。
XP (X )X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 0.19, 0.18, 0.17, 0.16, 0.13, 0.10, 0.06, 0.01第2章费诺编码2.1设计原理1.编码与信源编码在学过信息论与编码以后,对这方面内容已有了基础的了解。
霍夫曼及香农-范诺编码方法
1.霍夫曼编码方法:先按出现的概率大小排队,把两个最小的概率相加,作为
新的概率和剩余的概率重新排队,再把最小的两个概率相加,再重新排队,直到最后变成1。
每次相加时都将“0”和“1”赋与相加的两个概率,读出时由该符号开始一直走到最后的”0”或者“1”,将路线上所遇到的“0”和“1”按最低位到最高位的顺序排好,就是该符号的霍夫曼编码。
低位高位
用霍夫曼编码所得的平均码长为:Σ(码长×出现概率)
上例为:
0.2×2+0.19×2+0.18×3+0.17×3+0.15×3+0.1×4+0.01×4=2.72 bit
可以算出本例的信源熵为2.61bit,二者已经是很接近了。
2.香农-范诺编码的目的是产生具有最小冗余的码词。
其基本思想是产生编码长度可变的码词。
估计码词长度的准则是符号出现的概率,符号出现的概率越大,其码词的长度越短。
香农-范诺编码方法:将符号从最大可能到最少可能排序,将排列好的信源符号分化为两大组,使两组的概率和近于相同,并各赋予一个二元码符号“0”和“1”。
只要组内有两个或两个以上符号,就以同样的方法重复以上分组,以此确定这些符号的连续编码数字。
依次下去,直至每一组只剩下一个信源符号为止。
香农-范诺编码算法步骤:
(1)按照符号出现的概率减少的顺序将待编码的符号排成序列。
(2)将符号分成两组,使这两组符号概率和相等或几乎相等。
(3)将第一组赋值为0,第二组赋值为1。
(4)对每一组,重复步骤2的操作,直至每一组只剩下一个信源符号为止。
香农-费诺-埃利斯码
例题: 码长 l s log
1 1 Ps
符号 U1 U2 U3 U4
概率 0.25 0.5 0.125 0.125
累积分布 0.25 0.75
F 0.125 0.5
二进制F 0.001 0.10
码长 3 2
码字 001 10
0.875
1.0
0.8125
0.0375
0.1101
0.1111
3
4
1101
1111
特点
• 在这种编码方法中,没有要求信源符 号的概率按大小次序排列。 • 虽然香农-费诺-埃利斯码不是最佳码, 但由它拓宽可得到一种算数码。该算 数码是一种非分组码,其编码和译码 都是计算效率高的码。
ppt有待更加完善
• 谢谢大家!!!
F a2
F a1
0 1 2
F a2
Pa2
i 3 4 5 6
3.码长计算方法
• 香农——费诺——埃利斯码的平均码长
1 L Pak l ak Pa k log 1 P a i 1 i 1 k q q 1 1 Pak log 1 L P a log 2 k P a P a i 1 i 1 k k
k i 1
a A
• 也可写成 F a k Pai a k , ai A
2.求修正累积概率
• 定义修正的累积分布函数: •
1 F S F ak Pai Pak 2 i 1
在下图中描绘了累积分布函数。
k 1
图1
累积分布函数:
F ak
编码原理香农费诺埃利斯码不是分组码它根据信源符号的积累概率分配码字不是最佳码但它的编码和译码效率都很高
信息论编码实验二香农编码
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.掌握香农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、实验原理介绍给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码:1. 信源符号按概率从大到小排列;12.......n p p p ≥≥≥2. 确定满足下列不等式的整数码长 i K 为()()1i i i lb p K lb p -≤<-+3. 为了编成唯一可译码,计算第i 个消息的累加概率:4. 将累加概率i P 变换成二进制数; 5. 取 i P 二进制数的小数点后 i K 位即为该消息符号的二进制码字。
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1. 对如下信源进行香农编码,并计算编码效率。
12345670.200.190.180.170.150.100.01X a a a a a a a P ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦2. 把上述信源符号的概率空间重组为信源符号为两个符号序列的概率空间,然后进行香农编码,并计算编码效率。
11()i i k k P p a -==∑五、实验结论与心得1.对单符号信源进行香农编码,并计算编码效率。
先创建一个可以把0 ~ 1 之间(包含0不包含1)的十进制小数转化为对应二进制的函数,即FRACtoBIN函数。
该函数程序如下:function bin = FRACtoBIN( frac )% FRACtoBin函数可以把0-1之间的小数转化为20位二进制数,并存储在数组中以返回使用bin = size(1,20);for i=1:20temp = frac * 2;bin(i) = floor(temp);frac = temp - floor(temp);endend再创建一个名为ShanCoding的函数,该函数的输入为信源符号的概率空间,返回值包括对应的香农编码和平均码长。
实验2:Shannon编码
九
、
实
验
结
论
:
十、总结及心得体会: 本实验让我学习了使用 识有了进一步了解。
进行编程的方法,并对
的知
十一、对本实验过程及方法、手段的改进建议:
报告评分: 指导教师签字:
sum=shanon[i].b+sum; } for(i=0;i<n;i++) { printf(" } for(i=0;i<n;i++) { int j; c=sorted[i].p; printf("%s 的香农编码:",sorted[i].a); for(j=0;j<sorted[i].geshu;j++) { c=c*2; t=c; printf("%d",(int)t); if(c>1) c=c-1; } printf("\n"); } } %s %f %d\n",sorted[i].a,sorted[i].p,sorted[i].geshu);
五、实验内容:
s2 , , sq S s1 , 对于给定的信源 P ,利用香农编码方法编出其中一种码。 p( s1 ), p( s 2 ), , p( s q )
六、实验器材(设备、元器件) : PC 机一台,装有 VC++6.0 或其它 C 语言集成开发环境。 七、实验步骤及操作: 1)排序; 2)计算码长; 3)递归调用香农算法得到相应的码字。
void main() { int n,i; float sum=0,c,t; mynode1 *shanon; mynode2 *sorted;
香农——费诺编码的matlab的实现
信息论与编码作业香农--费诺编码的matlab实现班级:姓名:学号:摘要: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,通过本次设计,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.香农--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: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)实验总结:经过本次作业,充分学习了费诺编码理论及其重点内容,掌握了费诺编码原理的同时也锻炼了编程水平,为以后的学习中出现的可能问题做好了准备,锻炼了自己的动手能力和设计能力,掌握了一种科技工具,丰富了自己的学习生活。
信息论与编码-第5章辅助课件
码,概率小的符号对应于长码,且短码得到充 分利用。 (2)每次缩减信源的最后两个码字总是最后一位码 元不同,前面各位码元相同。 (3)每次缩减信源的最长两个码字有相同的码长。 这三个特点保证了所得的哈夫曼编码一定是最佳 码。(可以证明)
其中 H( p0) 为原二元序列的熵。
5.4 游程编码
则说明:游H程( X变)换=是H一[一L(对0l)应0]++的lH1可[逆L(变1)换] =,H因而( p变0 )换后熵
值不变,且是独立序列。 对于相关的二元序列,上述结论仍成立,只是有关概 率换为联合概率和条件概率。对其进行哈夫曼编码, 可获比较高的编码效率。 处理步骤: ---长码截断处理,产生C码;
xi 符号概率
p(xi )
x1 0.20 x2 0.19 x3 0.18 x4 0.17 x5 0.15 x6 0.10 x7 0.01
累加概率
pa (x j )
0 0.2 0.39 0.57 0.74 0.89 0.99
−log2 p(xi ) 码字长度
ki
2.34 3 2.41 3 2.48 3 2.56 3 2.74 3 3.34 4 6.66 7
号 xi 率p(xi ) 分组 分组 分组 分组 字
x1 0.20
0
00 2
x2 0.19 0
0
010 3
x3 0.18
1
1
011 3
x4 0.17
0
10 2
x5 0.15
0
110 3
x6 0.10 1
1
0 1110 4
x7 0.01
1
1 1111 4
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。
香农编码
香农编码q、信源的概率分布P;(1)输入:信源符号个数(2)输出:每一个信源符号对应的香农编码码字。
3. 程序设计代码:#include<iostream>#include<math.h>#include<string>#include<iomanip>using namespace std;void bubble(double *p,int n)//排序{for(int i=0;i<n-1;i++){for(int j=i+1;j<n;j++){if(p[i]<p[j]){double temp=p[i];p[i]=p[j];p[j]=temp;}}}}void leijia(double *p,double *pa,int n)//累加概率{double sum=0.0;for(int i=0;i<n;i++){pa[i]=sum;sum+=p[i];}}void length(double *p,int *k,int n)//码字的长度{for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<20;j++){if(j<1-log(p[i])/log(2) && j>=-log(p[i])/log(2) ) k[i]=j;}double I=-log(p[i])/log(2);int temp=int(I);if(I-temp==0) k[i]=temp;else k[i]=temp+1;}}void code(int *k,double *pa,string *str,int n)//求编码{for(int i=0;i<n;i++){double s=pa[i];for(int j=0;j<k[i];j++){s=2*s;if(s>=1){str[i]+="1";s=s-1;}else str[i]+="0";}}}void main(){int n;cout<<"信源符号个数n=";cin>>n;double *p=new double[n];cout<<"信源符号的概率依次为:";for(int i=0;i<n;i++){cin>>p[i];}bubble(p,n);double *pa=new double[n];leijia(p,pa,n);int *k=new int[n];length(p,k,n);string *str=new string[n];code(k,pa,str,n);cout<<setw(10)<<"p(ai)"<<setw(10)<<"Pa(aj)"<<setw(10)<<"Ki"<<setw (10)<<"码字"<<endl;for(i=0;i<n;i++){cout<<setw(10)<<p[i]<<setw(10)<<pa[i]<<setw(10)<<k[i]<<setw(10)<< str[i] <<endl;}}4.输入、输出结果:例1:信源符号个数n=7信源符号的概率依次为:0.2 0.19 0.18 0.17 0.15 0.10 0.01p(ai) Pa(aj) Ki 码字0.2 0 3 0000.19 0.2 3 0010.18 0.39 3 0110.17 0.57 3 1000.15 0.74 3 1010.1 0.89 4 11100.01 0.99 7 1111110Press any key to continue例2 :输入和输出:信源符号个数n=4信源符号的概率依次为:0.33333333333330.3333333333330.250.08333333333333333p(ai) Pa(aj) Ki 码字0.333333 0 2 000.333333 0.333333 2 010.25 0.666667 2 100.0833333 0.916667 4 1110Press any key to continue。
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《信息论课程设计》———实现香农编码、费诺编码信计0801班杨兴勃0808060121目录香农编码一、课题描述:二、课程设计目的:三、课程设计要求:四、算法分析:五、香农编码流程图:六、程序设计代码:七、实验结果:八、总结:九、参考文献:费诺编码一、问题描述:二、实习目的:三、算法分析:四、费诺编码流程图:五、费诺编码源程序代码:六、费诺编码测试结果截图:七、总结:八、参考文献:香农编码一、课题描述:对于给定的信源的概率分布,按照香农编码的方法进行计算机实现。
二、课程设计目的:(1)进一步熟悉香农编码算法;(2)掌握程序设计和调试技术中数值的进制转换、数值愈字符串之间的转换等技术。
三、课程设计要求:(1)输入:信源符号个数q、信源的概率分布P;(2)输出:每一个信源符号对应的香农编码码字。
四、算法分析:2.1、数据结构分别用数组p、q、k存放输入的概率,累加概率、码字长度;2.2、算法基本原理给定某个信源符号的概率分布,通过以下的步骤进行香农编码:1)信源符号按概率从大到小排列;2)对信源符号求累加和,表达式: P i=P i-1+p(x i);3)求自信息量,确定码字长度。
自信息量I(x i)=-log(p(x i));码字长度取大于等于自信息量的最小整数;4)将累加和用二进制表示,并取小数点后码字的长度的码。
五、香农编码流程图:六、程序设计代码:#include<iostream>#include<math.h>#include<string>#include<iomanip>using namespace std;void bubble(double *p,int n)//排序{for(int i=0;i<n-1;i++){for(int j=i+1;j<n;j++){if(p[i]<p[j]){double temp=p[i];p[i]=p[j];p[j]=temp;}}}}void leijia(double *p,double *pa,int n)//累加概率{double sum=0.0;for(int i=0;i<n;i++){pa[i]=sum;sum+=p[i];}}void length(double *p,int *k,int n)//码字的长度{for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<20;j++){if(j<1-log(p[i])/log(2) && j>=-log(p[i])/log(2) ) k[i]=j;}double I=-log(p[i])/log(2);int temp=int(I);if(I-temp==0) k[i]=temp;else k[i]=temp+1;}}void code(int *k,double *pa,string *str,int n)//求编码{for(int i=0;i<n;i++){double s=pa[i];for(int j=0;j<k[i];j++){s=2*s;if(s>=1){str[i]+="1";s=s-1;}else str[i]+="0";}}}void main(){int n;cout<<"信源符号个数n=";cin>>n;double *p=new double[n];cout<<"信源符号的概率依次为:";for(int i=0;i<n;i++){cin>>p[i];}bubble(p,n);double *pa=new double[n];leijia(p,pa,n);int *k=new int[n];length(p,k,n);string *str=new string[n];code(k,pa,str,n);cout<<setw(10)<<"p(ai)"<<setw(10)<<"Pa(aj)"<<setw(10)<<"Ki"<<setw (10)<<"码字"<<endl;for(i=0;i<n;i++){cout<<setw(10)<<p[i]<<setw(10)<<pa[i]<<setw(10)<<k[i]<<setw(10)<< str[i] <<endl;}}七、实验结果:八、总结:通过本次上机,我对香农编码有了进一步的了解,掌握了其具体过程的实现方法,也对新源编码这一概念有了更加深刻的理解,在编码的过程中,是我对C以及C++语言的基础知识掌握更加牢固,特别是巩固了对输出流格式控制的相关知识,总而言之,这次课程设计实践让我受益匪浅。
九、参考文献:1.《信息论与编码》(第二版)曹雪虹张宗橙编著,清华大学出版社2.《C/C++语言程序设计》龚尚福主编,中国矿业大学出版社费诺编码一、问题描述:对于给定的信源的概率分布,按照费诺编码的方法进行计算机实现。
二、实习目的:掌握通过计算机实现费诺编码。
三、算法分析:3.1、数据结构本程序采用一个结构体的数据类型来存储费诺编码的相关信息,具体的数据结构如下:typedef struct{char data;float P;}Fano[MAX+1];//需要编码的结构体3.2、算法基本原理1)将概率按从大到小的顺序排列;2)按编码进制数将概率分组,使每组概率和尽可能接近或相等;3)给每组分配一位码元;4)将每一分组再按同样原则划分,重复2)和3),直到概率不再可分为止。
四、费诺编码流程图:五、费诺编码源程序代码:#include<iostream>#include<math.h>#include<string>#include<iomanip>using namespace std;//全局变量定义int n;string *sign;double *p;string *code;void fano(int a,int b) //费诺编码函数{if((b-a)>=1) //判断该组中符号个数是否大于2{double sum=0;for(int i=a;i<=b;i++)sum+=p[i]; //计算该组概率累加和double s1=0,*s=new double[10];for(i=a;i<=b;i++){s1+=p[i];s[i]=fabs(2*s1-sum)/sum;}double min=s[a]; int c;for(i=a;i<=b;i++)if(s[i]<=min){min=s[i]; c=i; //定位使两组概率和尽可能相近或相等的位置c }for(i=a;i<=b;i++){if(i<=c) code[i]+="0"; //码字加"0"else code[i]+="1"; //码字加"1"}//判断分组点位置,进而分情况自身调用if(c==a)fano(c+1,b);else if(c==b-1)fano(a,c);else{ fano(a,c);fano(c+1,b); }}}void main(){cout<<"请输入信源符号个数n:";cin>>n;p=new double[n];sign=new string[n];code=new string[n];cout<<"请依次输入信源符号:";for(int i=0;i<n;i++) cin>>sign[i];cout<<"请依次输入信源符号的概率:";for(i=0;i<n;i++) cin>>p[i];for(i=0;i<n-1;i++)for(int j=i+1;j<n;j++)if(p[i]<p[j]){double temp=p[i];p[i]=p[j];p[j]=temp;string m=sign[i];sign[i]=sign[j];sign[j]=m;}fano(0,n-1); //费诺编码cout<<endl<<endl<<setw(8)<<"信源符号"<<setw(8)<<"概率"<<setw(8)<<"码字"<<setw(8)<<"码长"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cout<<setw(8)<<sign[i]<<setw(8)<<p[i]<<setw(8)<<code[i]<<setw(8)<<code[i].length()<<e ndl;delete []p; delete []sign; delete []code;}六、费诺编码测试结果截图:七、总结:费诺编码方法不是唯一。
费诺码比较适合于对分组概率相等或相近的新源编码。
费诺码也可以编。
m进制码,但m越大,信源的符号数越多,可能的编码方式就越多,编码过程就越复杂,有时短吗未必能得到充分利用。
一般情况下,当信源符号个数越多,编码效率就越多低,信源符号相等或越接近,编码效率越高。
八、参考文献:1.《信息论与编码》(第二版)曹雪虹张宗橙编著,清华大学出版社2.《C/C++语言程序设计》龚尚福主编,中国矿业大学出版社。