信息论课设作业 一、霍夫曼编码：实现任意Q符号的N（1-3）重序列信源的最优R（2-5）进制编码 二、费诺、香农编码：实现任意Q符号信源的二进制编码

费诺编码matlab代码fano Shannon-Fano和Huffman编码使用Matlab应用设计器 文本编码使用shannon-fano和huffman算法来显示两者之间的差异。 还使用这两种算法进行图像压缩。 这是一个Matlab应用程序（使用Matlab App设计器和Photoshop设计）。 即将上载视频，以演示其工作原理。

这是一个fano编码的c语言实现，fano编码是无损压缩编码的一种，可以实现数据的无损压缩。

信息论学科中，费诺编码，香农编码，以及霍夫曼编码是三个最为重要的编码方式，改文件包含三种编码的Matlab程序。

信息论与编码的课程设计报告，包括三大编码的代码

费诺编码matlab代码fano 顺序解码器 Matlab中用于数据通信和网络的卷积码顺序解码器（Fano算法） 问题陈述 Q42。 用于g1 = 110111001和g2 = 111011001的卷积码（2、1、11）解码的MATLAB代码，以及使用阈值最高为5的顺序解码对错误检测和纠正的百分比进行分析的MATLAB代码。 贡献者 Praveen Kumar古普塔-16CO235 沙申克P-16CO247 用法 在main.m ，更新生成函数，存储单元数，要传递给编码器的位长以及用于错误分析的最大错误位。 在此处运行所有脚本一次，以将功能加载到matlab控制台。 通过在matlab控制台中输入main来运行main模块。 请注意，错误分析可能需要一些时间来生成所有案例并根据给定案例所需的计算能力来编译错误。 用法示例 参数 g1 = [ 1 1 0 1 1 1 0 0 1 ]; g2 = [ 1 1 1 0 1 1 0 0 1 ]; threshold = 5 ; memory_bits = 11 ; input_bits = 4 ; max_errors = 6 ; 模组 mai

(4) 编三进制费诺码； (5) 计算三进制费诺码的平均码长和编码效率； 解： (1) symbolbit xpxpXH i ii /984.1 log 128 1 128log 128 1 64log 64 1 32log 32 1 16log 16 1 8log 8 1 4log 4 1 2log 2 1 )(log)()( 2222222 8 1 2 = ×+×+×+×+×+×+×+×= −= ∑ = (2) 二进制香农码： xi p(xi) pa(xi) ki 码字 x1 0.5 0 1 0 x2 0.25 0.5 2 10 x3 0.125 0.75 3 110 x4 0.0625 0.875 4 1110 x5 0.03125 0.9375 5 11110 x6 0.015625 0.96875 6 111110 x7 0.0078125 0.984375 7 1111110 x8 0.0078125 0.9921875 7 1111111 二进制费诺码： xi p(xi) 编码 码字 ki x1 0.5 0 0 1 x2 0.25 0 10 2 x3 0.125 0 110 3 x4 0.0625 0 1110 4 x5 0.03125 0 11110 5 x6 0.015625 0 111110 6 x7 0.0078125 0 1111110 7 x8 0.0078125 1 1 1 1 1 1 1 1111111 7 (3) 香农编码效率： %100 984.1 984.1)()( 984.1 7 128 1 7 128 1 6 64 1 5 32 1 4 16 1 3 8 1 2 4 1 1 2 1 )( ==== = ×+×+×+×+×+×+×+×==∑ K XH R XH xpkK i ii η

该资源使用matlab编程，对一篇英文的所有字符进行统计，计算出概率分布，并根据编码原理对英文进行二元编码，结果发现改代码能很好的讲英文编译成二进制码，将编码后的文章译码能够得到英文原文

费诺不等式的物理意义 虽然PE与译码规则有关，但不管采用什么译码规则费诺不等式均成立。 费诺不等式表示，当作了一次译码判决后所保留的关于信元的不确定性可以分成两部分： H(PE)和PE log(n-1)。 第二部分是当判决是错误的，其错误概率为PE　时，到底是n-1个输入符号中哪一个引起错误的最大不确定性，它是(n-1)个符号不确定性的最大值log(n-1)与PE　的乘积。 第一部分是接收到Y后，判决是否发生错误的不确定性H(PE)，其中H(PE )是译码平均错误概率PE　的熵，表示产生错误概率PE　的不确定性。

c语言实现费诺编码