中南大学信息论与编码编码部分实验报告

信息论与编码编码部分实验报告

课程名称：信息论与编码

实验名称：关于香农码费诺码Huffman码的实验学院：信息科学与工程学院

班级：电子信息工程1201

姓名：viga

学号：

指导老师：张祖平

日期：2014年1月3日

目录

⊙实验目的及要求

1.1 实验目的 (4)

1.2 开发工具及环境 (4)

1.3 需求分析与功能说明 (4)

⊙实验设计过程

2.1 用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码

2.1.1 说明 (6)

2.1.2 源代码 (7)

2.1.3 运行结果（截图） (19)

2.2 用C\C++ 实现香农码

2.2.1 说明 (22)

2.2.2 源代码 (23)

2.2.3 运行结果（截图） (26)

2.3 用C\C++ 实现Huffman码

2.3.1 说明 (26)

2.3.2 源代码 (29)

2.3.3 运行结果（截图） (36)

2.4 用C\C++ 实现费诺码

2.4.1 说明 (37)

2.4.2 源代码 (37)

2.4.3运行结果结果（截图） (40)

⊙课程设计总结 (42)

⊙参考资料

4.1 课程设计指导书 (43)

实验目的及要求

1.1 实验目的

1.掌握香农码、费诺码和Huffman编码原理和过程。

2.熟悉matlab软件的基本操作，练习使用matlab实现香农码、

费诺码和Huffman编码。

3.熟悉C/C++语言，练习使用C/C++实现香农码、费诺码和

Huffman编码。

4.应用Huffman编码实现文件的压缩和解压缩。

1.2 开发工具及环境

MATLAB 7.0、wps文字、红精灵抓图精灵2010

Windows7 系统环境

1.3 需求分析与功能说明

1、使用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码，并自己设计测试案例。

2、使用C\C++实现香农码、费诺码和Huffman编码，并自己设计测试案例。

3、可以用任何开发工具和开发语言，尝试实现Huffman编码应用在数据文件的压缩和解压缩中，并自己设计测试案例。

具体要求：读入有关信源的文本文件（测试用例，里面为每个符号的概率，概率数值用,隔开），然后分别用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码，并计算各个码的平均码长，编码效率，并用matlab图示出来（可以是曲线图或直方图），再尝试对同样的信源用C\C++实现香农码、费诺码和Huffman编码。

文本文件例如infosource.txt。

文件里面的内容为0.4，0.2，0.1，0.1，0.15，0.05（，可能是全角或半角）。

实验设计过程

2.1 用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码

2.1.1 说明

（1）使用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码，并自己设计测试案例。

具体要求：读入有关信源的文本文件（测试用例，里面为每个符号的概率，概率数值用,隔开），然后分别用matlab实现香农码、费诺码和Huffman编码，并计算各个码的平均码长，编码效率，并用matlab 图示出来（直方图）文本文件例如gailv.txt

我测试的案例为0.4 0.2 0.1 0.1 0.15 0.05，存在gailv.txt这个文本文

档中。用“load gailv.txt”语句读入文本文档中的概率分布。

（2）编码部分设计：

香农编码：

1、将概率序列按降序排序，为方便，还是记作p，在编程时调整一下就行。

2、算累加概率B(i)=p(i-1)+B(i-1);, i= 0..i-1，视B(0) = 0

3、算码长C=-log2(p); N=ceil(C); [ceil函数为取不小于自变量的最小整数的函数]

4、将pa(i)换成二进制表示，取小数前k(i)位为c(i)

费诺编码：

1、将概率序列排序，为方便，还是记作p，在编程时调整一下就行。

2、按编码进制数将概率分组，尽量使每组的概率和接近。

3、给每组分配一位码元（0，1，。。。）

4、对每一组按同样地方法划分，直到每个符号有唯一码字。

哈夫曼编码：

可以用哈夫曼树的观点来看。

1、选取概率最小的两个节点a，b

2、将他们合并为c加入原概率序列

3、从c指向a的边标为0，向b的边标为1

4、重复到仅有一棵树为止。

5、每个符号的码字就是从根走到该符号的所有边上的码元连接起来。

2.1.2 源代码

1、程序总程序（源文件见zong.m，文本文档见gailv.txt）% load mydata A; %A是原始概率

load gailv.txt;

A=gailv;

[m,n]=size(A); %m为A的行数n为A的列数%香农码

for i=1:n

if(A(i)<0)

error('信源概率不能小于0');

End

End

if((sum(A)-1)>0.0001)

error('信源概率之和必须为1');

End

A=sort(A,2,'descend'); %完成对A的降序排列