Huffman

一个集合了matlab m文件（5.2版本）的资源，涵盖了哈夫曼编码的完整开发过程。

HUFFMANCODING: 基于霍夫曼方法的编码-matlab开发 格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1） 输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率 流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。

1、生成不少于1000码元的随机二进制序列，并使用Huffman编码及解码技术处理；使用Matlab、C或其他编程语言计算信源的Huffman编码平均码长和编码效率； 2、选取一篇长篇自然科学文章（英文、不少于10页），以扩展的ASCII码初始化字典，即预设字典的0-255项为ASCII的全部8位字符。使用LZW算法进行文档压缩和解压缩。包含报告和源程序。

这是一个用Matlab实现的Huffman编码的源代码，并附有详细的实验报告解释。

Huffman编码在信息理论中具有重要应用，通过输入不同概率的信息源来生成最优编码方案。MATLAB提供了实现该编码算法的工具，能够根据输入的概率分布快速生成对应的编码。

matlab 的图像里，小波变换和 Huffman 编码算是蛮常用的一对搭档。尤其是你想把图像压缩搞得更高效点，这俩配合起来还挺有意思的。用Sobel和Laplacian-Gaussian方法做图像边缘提取，效果清晰，还挺适合用在灰度图上测试。Sobel 比较快，Laplacian-Gaussian 边缘更细腻一点，你可以两个都试试，对比看看。小波变换适合做多分辨率，图像压缩和去噪时蛮好用的。像那种要保留图像细节又得控制大小的场景，小波就挺合适，搭配 Huffman 编码还能再压一压。Huffman 编码压缩效率高，编码过程也不复杂，在图像存储或传输的时候能省不少空间。如果你做过 JPEG 压

Huffman编码技术被广泛用于对文本和图片进行高效压缩，在实际应用中通过GUI界面展示。

MATLAB开发：Z字形编码与Huffman编码在JPEG图像处理中的应用。包含LENA图像的JPEG编码器与解码器。