哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，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，一般就叫作Huffman编码。 以哈夫曼树─即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中，“哈夫曼编码”是一种一致性编码法（又称"熵编码法"），用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符（例如某文件中的一个符号）进行编码。这张编码表的特殊之处在于，它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的（出现概率高的字符使用较短的编码，反之出现概率低的则使用较长的编码，这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低，从而达到无损压缩数据的目的）。这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。 例如，在英文中，e的出现概率很高，而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时，e极有可能用一个位(bit)来表示，而z则可能花去25个位（不是26）。用普通的表示方法时，每个英文字母均占用一个字节（byte），即8个位。二者相比，e使用了一般编码的1/8的长度，z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算，就可以大幅度提高无损压缩的比例。

该课题为基于霍夫曼变换的仪表示数识别。平台是matlab。可以框定直线，计算仪表的示数，再由人机交互界面。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

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哈弗曼树的实验作业，希望大家可以用到 说明:本程序只对英文文章的52个大小写字母，逗号，句 号，空格符，换行符进行赫夫曼编码，并且大小写字母不 区分，其它字符因为出现的概率太低，故本程序没有考虑 ，各个字符出现的频率对应他们的权值，解码时可能与原文有少量的失真，希望用户理解和支持，谢谢!

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该文档包含数字图像处理(冈萨雷斯第三版)中的图像压缩实验（图像基本压缩、霍夫曼编码、霍夫曼解码）实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。

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该课题为基于Matlab霍夫曼变换的表盘读数识别。识别的意义在于我们可以假设，在一些危险的场景我们人员无法靠近，那么可以在仪表旁边安装一台摄像机，这个摄像机可以实时的监测仪表，当仪表上面的数值到达某一个数值的时候进行预警，或者进行某一个操作。该设计利用霍夫曼变换的方法去提取时限计算夹角，然后根据角度和仪表量程的关系从而计算出实际的读数。该设计具备有人机交互界面，更适合于具备有一定编程基础的人员学习。