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.

如果你是基于特定一篇英文文本编厅顷搭码，那就要自己构建huffman coding table, 也就是先计算每个字母出现的频率，然后对每个字母编码；如果你已经有huffman coding table，那就直接编码。

table也需要同时传送，不只是传送编码。

解码的时候扮拿按照table依乎差次查询即可。

没用过，但是检查，皮中芦matlab程序自带huffmancoding基本上你需要

1。测试图像灰度（SIG）找出来，

2，然后统计灰度分布（p），

3。然后生成一个字典（字典），

4。然后就可以直接使用huffmanenco编码，

5。然后huffmandeco恢复。

奇怪的是不是无损压缩哈夫曼编码它，为什么会出现损失呢？等待丹尼尔回答

看看下面的例子：

SIG = repmat（[3 3 1 3 3 3 3 3 2 3]，1,50）％的数据来编码

符号= [1 2 3]％不培贺同的数据码元出现在SIG

p值= [0.1 0.1 0.8]的每个数据符号的％概率

字典= huffmandict（码元，p）的％创建

hcode = huffmanenco字典（SIG，字典）。％编码

dhsig = huffmandeco数据（hcode，字典）％解码的代燃带码。

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