用 Matlab 进行哈弗曼（Haffman）编码？

Matlab自带Huffman函数(ps:你拼写错了）

huffmandeco Huffman decoder

huffmandict Generate Huffman code dictionary for a source with known probability model

huffmanenco Huffman encoder

密凳乎悉码生成：枣乎

symbols = [1 2 3]% Data symbols

p = [0.1 0.1 0.8]% Probability of each data symbol

dict = huffmandict(symbols,p) % Create the dictionary.

dict{1,:} % Show one row of the dictionary.

加密解顷纯密：

sig = repmat([3 3 1 3 3 3 3 3 2 3],1,50)% Data to encode

symbols = [1 2 3]% Distinct data symbols appearing in sig

p = [0.1 0.1 0.8]% Probability of each data symbol

dict = huffmandict(symbols,p)% Create the dictionary.

hcode = huffmanenco(sig,dict)% Encode the data.

dhsig = huffmandeco(hcode,dict)% Decode the code.

function [h,l]=huffman(p)

if (length(find(p<0))~=0)

error('Not a prob,negative component')

end

if (abs(sum(p)-1)>10e-10)

error('Not a prob.vector,component do not add to 1')

end

n=length(p)

q=p

m=zeros(n-1,n)

for i=1:n-1

[q,l]=sort(q)

m(i,:)=[l(1:n-i+1),zeros(1,i-1)]

q=[q(1)+q(2),q(3:n),1]

end

for i=1:n-1

c(i,:)=blanks(n*n)

end

c(n-1,n)='0'

c(n-1,2*n)='1'

for i=2:n-1

c(n-i,1:n-1)=c(n-i+1,n*(find(m(n-i+1,:)==1))...

-(n-2):n*(find(m(n-i+1,:)==1)))

c(n-i,n)='0'

c(n-i,n+1:2*n-1)=c(n-i,1:n-1)

c(n-i,2*n)='1'

for j=1:i-1

c(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=c(n-i+1,...

n*(find(m(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(m(n-i+1,:)==j+1))

end

end

for i=1:n

h(i,1:n)=c(1,n*(find(m(1,:)==i)-1)+1:find(m(1,:)==i)*n)

ll(i)=length(find(abs(h(i,:))~=32))

end

l=sum(p.*ll)

[h,l]=huffman(p),输入为一维行矩阵p，p为各符局宴号的概率分布，概率和为1，各元素值为

正，输出H矩阵为对应每个符号概率的码字，L为输出码字的平均码长。Huffman .m运用典

型的IF和FOR控制流循桐神银环语句，该程序包括两个IF 控制流和5个FOR 循环结构。

第一个IF 语句判断输入P矩阵各元素是否全为大于零的有效概率值；第二个IF 语句判断

输入矩阵的概率和是否为合理值1。

N取输入行向量P的长度，即需要编码元素个数。

M为N-1行、N列矩阵，用来记录每行最小两概率叠加后概率排列次序。

第一个FOR 循环确定概率大小值的排列，得到M矩阵。

第二个FOR循环生成一个N-1行、N2（N×N）列矩阵C，每行可看作N个段，每段长为N，记

录一个码字（每个码字的长瞎肆度不会超过N）。

给C矩阵的N-1行的第一个段赋值0，第二个段赋值1，这两个码字对应编码中最后相加为一

的两个概率。

第三个循环是本程序的主要部分，循环N-2次，决定矩阵C从倒数第二行开始到第一行的每

段的码字值。每一行值都从下一行值得到，找到在下一行码字中相加本行最小两个概率得

到的概率的对应码字，本行两个最小概率对应码字分别为此码字最后加“0”，加“1”。

嵌套的第四个FOR循环找到其余的本行在下一行对应的码字，该码字保持不变。循环结束

后，C矩阵第一行的N段对应输入N个概率所对应符号的码字。该码字按码字长短排列。

第五个FOR循环根据M矩阵第一行记录的概率排序位置分配给每个概率对应符号的码字。

FOR EXAMPLE：

P=[1/6,1/4,5/12,1/6]

N=4

M矩阵：

m =[ 1 4 2 3；2 1 3 0；2 1 0 0]

N矩阵：

n =[1110 1110 110 0；

10 110；

01 ]

注：huffman.m from <<contemporary communication systems using MATLAB>>

written by John G.Proakis ,Masoud Salehi

A=[ -2,3-1,1]

B=[3,21,1]

C=[1,2-2,11,-2]

D=zeros(3,2)

t=0:0.05:10

x0=[0,0]'

v(:,1)=ones(length(t),1)

v(:,2)=exp(-t)'

[y,x]=lsim(A,B,C,D,v,t.x0)

subplot(2,1,1)

plot(t,x(:,1),':',t,x(:,2),'-')

title('状态响应橘毁曲线'圆轿备)

xlabel('t/s')

ylabel('x')

subplot(2,1,2)

plot(t,y(:,1),'-',t,y(:,2),'--',t,y(:,3),'-.')

title('输出响应曲线')

xlabel('t/s'帆历)

ylabel('y')

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