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  • 信息论与编码

    2018-07-18 16:33:26
    信息论与编码 姜丹 中科大第三版 电子信息工程、通信专业教材
  • 信息论与编码理论

    2017-09-12 14:57:25
    信息论与编码理论》(第2版)全面系统地介绍了由香农于1948年提出的信息论与编码理论的主要内容,以及近几十年来该领域的一些重要研究成果。作者首先在引言中向读者简单介绍了信息论与编码理论的基本思想;第一部分...
  • 信息论与编码课程.doc

    2021-03-03 16:32:01
    信息论与编码课程.doc
  • 信息论与编码PPT

    2019-01-18 15:39:20
    信息论与编码(第3版)/曹雪虹 曹雪虹 张宗橙 大中专理科计算机 清华大学出版社
  • 信息论与编码的概念总结,上海交通大学823必考,复习专用,总结前六章,应急的时候瞥几眼
  • 南昌大学信息论与编码实验报告
  • 信息论与编码.zip

    2020-06-18 12:52:13
    内包含信息论与编码第一到六章的课程讲义,公式齐全,适用于考前复习,言简意赅,均为亲自整理,为pdf形式,便于查看!
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  • 信息论与编码课后答案
  • 信息论与编码PPT
  • 信息论与编码期末考试题
  • 信息论与编码答案

    2016-02-22 13:27:24
    信息论与编码的课后答案,傅祖芸编写的那一版,很经典,大家可以看看
  • 信息论与编码实验

    2013-12-13 21:47:26
    信息论与编码实验\实验1-信息论相关实验.doc
  • 信道编码Huffman编码信息论与编码 MATLAB做的信息论与编码的实验一小部分 结果编码是数字数组,还可计算平均码长,编码效率,编码后信息传输速率 话不多说,直接代码 function [W,L,q,r]=huffman(P) %哈夫曼编码 n=...

    信道编码Huffman编码信息论与编码

    MATLAB做的信息论与编码的实验一小部分
    结果编码是数字数组,还可计算平均码长,编码效率,编码后信息传输速率
    话不多说,直接代码

    function [W,L,q,r]=huffman(P)
    %哈夫曼编码
    n=length(P);
    p=P;
    mark=zeros(n-1,n);
    for i=1:n-1
        [p,num]=sort(p);
        mark(i,:)=[num(1:n-i+1),zeros(1,i-1)];
        p=[p(1)+p(2),p(3:n),1];
    end
    
    for i=1:n-1
        table(i,:)=blanks(n*n);
    end
    table(n-1,n)='1';
    table(n-1,2*n)='0';
    for i=2:n-1
        table(n-i,1:n-1)=table(n-i+1,n*(find(mark(n-i+1,:)==1))-(n-2):n*(find(mark(n-i+1,:)==1)));
        table(n-i,n)='1';
        table(n-i,n+1:2*n-1)=table(n-i,1:n-1);
        table(n-i,2*n)='0';
        for j=1:i-1
            table(n-i,(j+1)*n+1:(j+2)*n)=table(n-i+1,n*(find(mark(n-i+1,:)==j+1)-1)+1:n*find(mark(n-i+1,:)==j+1));
        end
    end
    for i=1:n
        W(i,1:n)=table(1,n*(find(mark(1,:)==i)-1)+1:find(mark(1,:)==i)*n);
        l(i)=length(find(abs(W(i,:))~=32));
    end
    L=sum(P.*l);
    sum1=0;
    for i=1:n       %使用for循环进行信息熵、平均码长求解
        a(i)=-log2(P(i));  %a(i)表示单个信源的自信息量
        K(i)=ceil(a(i));    %K(i)表示对自信息量向上取整
        c(i)=a(i)*P(i);
        sum1=sum1+c(i);  %信息熵
    end
    H=sum1;
    r=H/L;
    q=H/L;
    
    [m,n]=size(W);
    W=reshape(W',1,m*n);
    W=double(W)-double('0')
    W(find(W==-16))=[];
    s1 = 'Huffman 编码所得码字 W:';
    s2=' Huffman 编码的平均码字长度L:';
    s3=' Huffman 编码的编码效率 Q:';
    s4='Huffman 编码后信息传输速率 R:';
    disp(s1),disp(W);
    disp(s2),disp(L);
    disp(s3),disp(q);
    disp(s4),disp(r);
    
    

    上面是哈夫曼的编码函数,在主程序里面,直接调用就行

    [w,l,q,r]=huffman(S);%w为编码,L为平均长度,q为编码效率,r编码后信息传输速率
    

    最后显示一下结果
    用到的离散无记忆信源S=[0.4,0.2,0.2,0.1,0.1];%离散无记忆信源

    Huffman 编码所得码字 W:
         1     0     0     0     0     1     0     0     1     1     0     0     1     0
    
     Huffman 编码的平均码字长度L:
        2.2000
    
     Huffman 编码的编码效率 Q:
        0.9645
    
    Huffman 编码后信息传输速率 R:
        0.9645
    

    我没写单位,要加的话在函数中每一行disp后面再加一个disp就行
    算了,我加上吧

    disp(s1),disp(W);
    disp(s2),disp(L,'(bit/sign)');
    disp(s3),disp(q);
    disp(s4),disp(r,'(bit/CodeSign)');
    
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  • 某不知名大学信息论与编码的自学报告,前部分是对于一些信息论基本内容的阐述,文章后半部分有关于极化码编码译码的简要原理、方法和部分代码,能够很好的完成课程自学报告要求
  • 本文档是基于信息论与编码的一些自学报告,文章前部分是对于一些信息论基本内容的阐述,文章后半部分有关于香农编码的原理、方法和代码。

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