哈夫曼编码(Huffman Coding)，是一种熵编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。
本实验实现了如下功能：
（1）产生[0 255]范围内均匀分布、正态分布、拉普拉斯分布的三组离散随机整数。每组数据个数为 1920×1080，并对这三组数据分别进行哈夫曼编码和解码。计算熵和码字的平均码长。
（2）将彩色图像的像素 R、G、B 值作为独立符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字平均码长。
（3）将彩色图像的像素 R、G、B 值作为联合符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字的平均码长。
2019-12-21 19:55:55
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通过编程实现仿真模拟基于哈夫曼编码的信源编码与解码过程，对于给定的源文档SourceDoc.txt，
1) 统计其中所有字符的频度（某字符的频度等于其出现的总次数除以总字符数），字符包括字母（区分大小写）、标点符号、格式控制符（空格、回车等）以及特殊字符。
2)按频度统计结果构建哈夫曼编码表，输出哈夫曼码表信息文件Statistic.txt。
3)基于哈夫曼编码表进行编码，生成对应的二进制码流，并输出到文件Encode.dat，完成信源的编码过程。
4)根据生成的哈夫曼编码表，对二进制码流文件Encode.dat进行解码，把结果输出到文件TargetDoc.txt，完成信源的解码过程。
5)判断TargetDoc.txt与SourceDoc.txt内容是否一致，以验证编解码系统的正确性。
2019-12-21 19:48:14
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这是一个静态JPEG图像编码及解码的程序。程序同时实现了经典的和Chen陈氏数据流图的DCT离散余弦变换。预先定义JPEG图像质量级别矩阵和zigzag排序。
2019-12-21 19:34:43
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这是一个静态JPEG图像编码及解码的程序。程序同时实现了经典的和Chen陈氏数据流图的DCT离散余弦变换。预先定义JPEG图像质量级别矩阵和zigzag排序。
2019-12-21 19:33:33
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利用哈夫曼树（1） 读入待编码的文字，统计各字符出现的频率
（2） 构造哈夫曼树
（3） 得到各字符的哈夫曼编码
（4） 对原文进行编码
（5） 发送、接收
（6） 还原（译码）收到的文字
（7） 利用哈夫曼树，从根到叶子读0、1序列，直到终止，再读下一个字符
（8） 比较（校验
2019-12-21 19:27:14
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