信息论与编码课程设计哈夫曼编码的分析与实现
信息论霍夫曼编码译码实验报告
实验一一、实验背景*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，一般叫作Huffman编码。
二、实验要求*利用程序实现哈夫曼编码，以加深对哈夫曼编码的理解，并锻炼编程能力。
三、代码分析#include<stdio.h>#define n 3 //叶子数目#define m (2*n-1) //结点总数#define maxval 10000.0 //maxval是float类型的最大值#define maxsize 100 //哈夫曼编码的最大位数typedef struct //定义霍夫曼树结构体{char ch; //消息float weight; //所占权重int lchild,rchild,parent; //定义左孩子、右孩子}hufmtree;typedef struct //定义霍夫曼编码结构体{char bits[n]; //位串int start; //编码在位串中的起始位置char ch; //字符}codetype;void huffman(hufmtree tree[]); //建立哈夫曼树void huffmancode(codetype code[],hufmtree tree[]); //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码void decode(hufmtree tree[]); //依次读入电文，根据哈夫曼树译码void main(){printf(" ——哈夫曼编码——\n");printf("信源共有%d个符号\n",n);hufmtree tree[m]; //m个结点，即有m个树形结构codetype code[n]; //信源有n个消息，则需要n个编码int i,j; //循环变量huffman(tree); //建立哈夫曼树huffmancode(code,tree); //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码printf("【输出每个字符的哈夫曼编码】\n");for(i=0;i<n;i++){printf("%c: ",code[i].ch);for(j=code[i].start;j<n;j++)printf("%c ",code[i].bits[j]);//“消息：该消息的编码”printf("\n");}printf("【读入电文，并进行译码】\n");decode(tree); //依次读入电文，根据哈夫曼树译码}void huffman(hufmtree tree[]) //建立哈夫曼树{int i,j,p1,p2; //p1,p2分别记住每次合并时权值最小和次小的两个根结点的下标float small1,small2,f;char c;for(i=0;i<m;i++) //初始化{tree[i].parent=0;tree[i].lchild=-1;tree[i].rchild=-1;tree[i].weight=0.0;}printf("【依次读入前%d个结点的字符及权值(中间用空格隔开)】\n",n);for(i=0;i<n;i++) //读入前n个结点的字符及权值{printf("输入第%d个字符为和权值",i+1);scanf("%c %f",&c,&f);getchar(); //吸收回车符tree[i].ch=c;tree[i].weight=f; //将接收到的结点的字符及权值存入它对应的结构体数据中}for(i=n;i<m;i++) //进行n-1次合并，产生n-1个新结点{p1=0;p2=0;small1=maxval;small2=maxval; //maxval是float类型的最大值for(j=0;j<i;j++) //选出两个权值最小的根结点{if(tree[j].parent==0) //还未找到父结点的if(tree[j].weight<small1) //如果有比最小的还小的{small2=small1; //改变最小权、次小权及对应的位置small1=tree[j].weight;p2=p1;p1=j;}else if(tree[j].weight<small2) //如果有比最小的大，但比第二小的小的{small2=tree[j].weight; //改变次小权及位置p2=j;}}//找出的两个结点是新节点i的两个孩子tree[p1].parent=i;tree[p2].parent=i;tree[i].lchild=p1; //最小权根结点是新结点的左孩子tree[i].rchild=p2; //次小权根结点是新结点的右孩子tree[i].weight=tree[p1].weight+tree[p2].weight;}} //huffman//codetype code[]为求出的哈夫曼编码//hufmtree tree[]为已知的哈夫曼树void huffmancode(codetype code[],hufmtree tree[]) //根据哈夫曼树求出哈夫曼编码{int i,c,p;codetype cd; //缓冲变量for(i=0;i<n;i++){cd.start=n; //编码在位串中的起始位置cd.ch=tree[i].ch;c=i; //从叶结点出发向上回溯，第i个叶结点p=tree[i].parent; //tree[p]是tree[i]的父结点while(p!=0){cd.start--;if(tree[p].lchild==c)cd.bits[cd.start]='0'; //tree[i]是左子树，生成代码'0' elsecd.bits[cd.start]='1'; //tree[i]是右子树，生成代码'1' c=p; //c记录此时的父结点p=tree[p].parent; //p记录新的父结点，即原来的父结点的父结点，向上溯回}code[i]=cd; //第i+1个字符的编码存入code[i] }} //huffmancodevoid decode(hufmtree tree[])//依次读入电文，根据哈夫曼树译码{int i,j=0;char b[maxsize];i=m-1; //从根结点开始往下搜索printf("输入发送的编码：");gets(b);printf("译码后的字符为");while(b[j]!='\0'){if(b[j]=='0')i=tree[i].lchild; //走向左子树elsei=tree[i].rchild; //走向右子树if(tree[i].lchild==-1) //如果回到叶结点，则把该结点的消息符号输出{printf("%c",tree[i].ch);i=m-1; //回到根结点}j++;}printf("\n");if(tree[i].lchild!=-1&&b[j]=='\0') //电文读完，但尚未到叶子结点printf("\nERROR\n"); //输入电文有错}//decode四、实验补充说明解码时，以回车键结束输入电文。
信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码
信息论与编码课程设计--统计信源熵与哈夫曼编码信息论与编码课程设计信息论与编码课程设计报告设计题目:统计信源熵与哈夫曼编码专业班级学号学生姓名指导教师教师评分2015年 3 月 25 日1信息论与编码课程设计目录一、设计任务与要求...................................................................... ...........................................3 二、设计思路...................................................................... .......................................................3 三、设计流程图...................................................................... (5)四、程序运行及结果...................................................................... ...........................................6 五、心得体会...................................................................... . (8)参考文献...................................................................... (9)附录:源程序...................................................................... .. (10)2信息论与编码课程设计一、设计任务与要求1.1设计目的信息论与编码是信息、通信、电子工程专业的基础，对理论研究和工程应用均有重要的作用。
数据结构设计课程设计-哈夫曼编译码系统的设计与实现
20180902一、需求分析1、问题描述利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（解码）。
对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。
试为这样的信息收发站设计一个哈夫曼编译码系统。
2、基本要求（1）初始化（Initialzation）。
从数据文件DataFile.txt中读入字符及每个字符的权值，建立哈夫曼树HuffTree；（2）编码（EnCoding）。
用已建好的哈夫曼树，对文件ToBeTran.txt 中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt中；（3）译码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树，对文件CodeFile.txt 中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中；（4）输出（Output）。
输出DataFile.txt中出现的字符以及各字符出现的频度（或概率）；输出ToBeTran.txt及其报文Code.txt；输出CodeFile.txt及其原文Textfile.txt；二、概要设计1.数据结构本程序需要用到以一个结构体HTNode，以及一个二维数组HuffmanCode。
2.程序模块本程序包含两个模块，一个是实现功能的函数的模块，另一个是主函数模块。
系统子程序及功能设计本系统共有七个子程序，分别是：a.int min1(HuffmanTree t,int i)//进行比较b.void select(HuffmanTree t,int i,int *s1,int *s2)//求权值最小的两个数c.void HuffmanCoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC,int *w,char *u,int n)///* w存放n个字符的权值(均>0),构造赫夫曼树HT,并求出n 个字符的赫夫曼编码HC */d.void Initialzation(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//初始化e.int EnCoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//对文件ToBeTran.txt中的文本进行编码形成报文，将报文写在文件Code.txt 中f.int pipei(char *c,int n,HuffmanCode *HC)//在huffmancode寻找匹配的编码g.void Decoding(HuffmanTree *HT,HuffmanCode *HC)//对文件CodeFile.txt中的代码进行解码形成原文，结果存入文件Textfile.txt中3.各模块之间的调用关系以及算法设计主函数调用Initialzation，EnCoding，Decoding。
课程设计-哈夫曼编码的分析和实现
课程设计任务书2010—2011学年第一学期专业：通信工程学号：070110101 姓名：苟孟洛课程设计名称：信息论与编码课程设计设计题目：哈夫曼编码的分析与实现完成期限：自2010 年12月20 日至2010 年12 月26 日共1 周一．设计目的1、深刻理解信源编码的基本思想与目的；2、理解哈夫曼编码方法的基本过程与特点；3、提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力；4、使用MATLAB或其他语言进行编程。
二．设计内容假设已知一个信源的各符号概率，编写适当函数，对其进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率，总结此编码方法的特点和应用。
三．设计要求1、编写的函数要有通用性；2、信源可以自由选择，符号信源与图像信源均可。
四．设计条件计算机、MATLAB或其他语言环境五、参考资料[1]曹雪虹，张宗橙.信息论与编码.北京：清华大学出版社，2007.[2]王慧琴.数字图像处理.北京：北京邮电大学出版社，2007.指导教师（签字）：教研室主任（签字）：批准日期：年月日摘要哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式，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）。
本课题通过MATLAB编写适当的函数，对一个随机信源进行哈夫曼编码，得出码字，平均码长和编码效率。
从而理解信源编码的基本思想与目的以及哈夫曼编码方法的基本过程与特点，并且提高综合运用所学理论知识独立分析和解决问题的能力。
信息论课程实验报告—哈夫曼编码
*p2 = j;
}
}
void CreateHuffmanTree(HuffmanTree T)
{
int i,p1,p2;
InitHuffmanTree(T);
InputWeight(T);
for(i = n;i < m;i++)
4）依次继续下去，直至信源最后只剩下两个信源符号为止，将这最后两个信源符号分别用二元码符号“0”和“1”表示；
5）然后从最后—级缩减信源开始，进行回溯，就得到各信源符号所对应的码符号序列，即相应的码字。
四、实验目的：
(1)进一步熟悉Huffman编码过程；(2)掌握C语言递归程序的设计和调试技术。以巩固课堂所学编码理论的知识。
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include <float.h>
#include <math.h>
#define n 8
#define m 2*n-1
typedef struct
{
float weight;
int lchild,rchild,parent;
}
}
void InputWeight(HuffmanTree T)
{
float temp[n] = {0.20,0.18,0.17,0.15,0.15,0.05,0.05,0.05};
for(int i = 0;i < n;i++)
T[i].weight = temp[i];
}
信息论 实验六 Huffman编码
实验六 Huffman 编码一、实验目的：掌握Huffman 编码的方法二、实验内容：对信源123456,,,,,()0.250.250.020.150.10.05a a a a a a X P X ⎧⎫⎛⎫=⎨⎬ ⎪⎝⎭⎩⎭进行二进制Huffman 编码。
并计算其平均码长，编码效率。
三、实验步骤（1）将概率按从小到大的顺序排列（2）给两个概率最小的信源符号1()P a 和2()P a 各分配一个码位“0”和“1”，将这两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和最为新符号的概率，结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源，称为信源的第一次缩减信源，用S1表示。
（3）将缩减信源S1的符号仍按概率从大到小的顺序排列，重复步骤2，得到只含（n-2）个符号的缩减信源S2。
（4）重复上述步骤，直至缩减信源只剩两个符号为止，此时所剩的两个符号的概率之和为1。
然后从最后一级缩减信源开始，依编码路径向前返回，就得到各信源符号所对应的码字。
四、实验数据及结果分析（1）将信源符号按概率从小到大的顺序排列。
P=（0.25 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05）；（2）输出每个灰度级的编码00010000001111001（3）计算其平均码长和编码效率平均码长L=2.4500编码效率xiaolv=0.9891（4）运行截图如下所示：图一运行及结果五、代码附录n=input('N=');%输入信源符号的个数L=0; H=0;for i=1:nP(i)=input('P=');%输入信源符号概率分布s=s+P(i);endif s~=1error('不符合概率分布');endP=sort(P);p=P;mark=zeros(n-1,n); %mark为n-1行，n列矩阵，用来记录每行概率排列次序for i=1:n-1[P,num]=sort(P); %对输入元素排序并记录mark(i,:)=[num(1:n-i+1),zeros(1,i-1)];P=[P(1)+P(2),P(3:n),1];endfor i=1:n-1table(i,:)=blanks(n*n); %blanks 创建空格串endtable(n-1,n)='1';table(n-1,2*n)='0'for i=2:n-1table(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))); %按mark的记录依次赋值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-1table(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));%mark的记录依次赋值endend%得到编码后的码字for i=1:nW(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));%32表示空字符，要找不是空字符的个数，即为每个数编码的个数L=L+p(i)*l(i); %计算平均码长H=H-p(i)*log2(p(i));%计算信源熵endxiaolv=H/L; %计算编码效率disp('输出每个概率的编码');disp(W);disp('输出平均码长L：');disp(L);disp('输出编码效率xiaolv：');disp(xiaolv);六，实验总结：通过该实验，掌握了Huffman编码。
信息论与编码实验报告
信息论与编码实验报告实验课程名称：赫夫曼编码（二进制与三进制编码）专业信息与计算科学班级信息与计算科学1班学生姓名李林钟学号 2013326601049指导老师王老师一、实验目的利用赫夫曼编码进行通信可以大大提高通信利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。
赫夫曼编码是信源编码中最基本的编码方法。
●理解赫夫曼编码，无论是二进制赫夫曼编码，还是m 进制赫夫曼编码，都要理解其编码原理和编码步骤。
● 回顾无失真信源编码定理，理解无失真编码的基本原理和常用编码方法。
●掌握二进制赫夫曼编码和m 进制赫夫曼编码的基本步骤，能计算其平均码长，编码效率等。
●应用二进制赫夫曼编码或m 进制赫夫曼编码处理简单的实际信源编码问题。
二、实验环境与设备1、操作系统与编程软件：windows 操作系统，cfree5.0， Visual C++ 6.0。
2、编程语言：C 语言以及C++语言 三、实验内容1. 二进制赫夫曼编码原理及步骤： （1）信源编码的计算设有N 个码元组成的离散、无记忆符号集，其中每个符号由一个二进制码字表示，信源符号个数n 、信源的概率分布P={p(s i )},i=1,…..,n 。
且各符号xi 的以li 个码元编码，在变长字编码时每个符号的平均码长为∑==ni li xi p L 1)( ；信源熵为：)(log )()(1xi p xi p X H ni ∑=-= ；唯一可译码的充要条件：11≤∑=-ni Ki m ；其中m 为码符号个数，n 为信源符号个数，Ki 为各码字长度。
（2）二元霍夫曼编码规则（1）将信源符号依出现概率递减顺序排序。
（2）给两个概率最小的信源符号各分配一个码位“0”和“1”，将两个信源符号合并成一个新符号，并用这两个最小的概率之和作为新符号的概率，结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。
称为信源的第一次缩减信源，用s1 表示。
（3）将缩减信源 s1 的符号仍按概率从大到小顺序排列，重复步骤(2)，得到只含（n-2）个符号的缩减信源s2。
信息论实验报告(实验四、哈夫曼编码)
3、把这个合成概率看成是一个新组合符号地概率，重复上述做法直到最后只剩下两个符号概率为止；
4、完成以上概率顺序排列后，再反过来逐步向前进行编码，每一次有二个分支各赋予一个二进制码，可以对概率大的赋为零，概率小的赋为1；
5、从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即相应的码字。
“1”，小的概率赋“0”。
（3）从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即相应的码字。
（4）计算码字的平均码长得出最后的编码效率。
五、实验数据记录
六、实验结论与心得
通过本次实验，加强了对matlab程序的学习，进一步提高了我的编程能力。
如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
学生实验报告
院别
电子工程学院
课程名称
信息论与编码
班级
实验名称
实验四、哈夫曼编码
姓名
实验时间
学号
指导教师
成绩
报 告 内 容
一、实验目的和任务
1、理解信源编码的意义；
2、熟悉MATLAB程序设计；
3、掌握哈夫曼编码的方法及计算机实现；
４、对给定信源进行香农编码，并计算编码效率；
二、实验原理介绍
1、把信源符号按概率大小顺序排列，并设法按逆次序分配码字的长度；
三、实验设备介绍
1、计算机
2、编程软件MATLAB6.5以上
四、实验内容和步骤
对如下信源进行哈夫曼编码，并计算编码效率。
（1）计算该信源的信源熵，并对信源概率进行排序
（2）首先将出现概率最小的两个符号的概率相加合成一个概率，把这个合成概率与其他的概率进行组合，得到一个新的概率组合，重复上述做法，直到只剩下两个概率为止。之后再反过来逐步向前进行编码，每一次有两个分支各赋予一个二进制码。对大的概率赋
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信息论与编码课程设计哈夫曼编码的分析与实现
吉林建筑大学
电气与电子信息工程学院
信息理论与编码课程设计报告
设计题目：哈夫曼编码的分析与实现
专业班级：电子信息工程 101
学生姓名：
学号：
指导教师：吕卅王超
设计时间： .11.18－ .11.29
一、设计的作用、目的
《信息论与编码》是一门理论与实践密切结合的课程,课程设计是其实践性教学环节之一，同时也是对课堂所学理论知识的巩固和补充。
其主要目的是加深对理论知识的理解，掌握查阅有关资料的技能，提高实践技能，培养独立分析问题、解决问题及实际应用的能力。
经过完成具体编码算法的程序设计和调试工作，提高编程能力，深刻理解信源编码、信道编译码的基本思想和目的，掌握编码的基本原理与编码过程，增强逻辑思维能力，培养和提高自学能力以及综合运用所学理论知识去分析解决实际问题的能力，逐步熟悉开展科学实践的程序和方法 二、设计任务及要求
经过课程设计各环节的实践，应使学生达到如下要求： 1. 理解无失真信源编码的理论基础，掌握无失真信源编码的基本方法；
2. 掌握哈夫曼编码/费诺编码方法的基本步骤及优缺点；
3. 深刻理解信道编码的基本思想与目的，理解线性分组码的基本原理与编码过程；
4. 能够使用MATLAB 或其它语言进行编程，编写的函数要有通用性。
三、设计内容
一个有8个符号的信源X ，各个符号出现的概率为：
12345678,,,,,
()0.40.180.10.10.070.060.050.04X x x x x x x x x P X ⎡⎤⎧⎫=⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭
编码方法：先将信源符号按其出现的概率大小依次排列，并取概率最小的字母分别配以0和1两个码元（先0后1或者先1后0，以后赋值固定），再将这两个概率相加作为一个新字母的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。
并不断重复这一过程，直到最后两个符号配以0和1为止。
最后从最后一级开始，向前返回得到各个信源符号所对应的码元序列，即为对应的码字。
哈夫曼编码方式得到的码并非唯一的。
在对信源缩减时，两个概率最小的符号合并后的概率与其它信源符号的概率相同时，这两者在缩减中的排序将会导致不同码字，但不同的排序将会影响码字的长度，一般讲合并的概率放在上面，这样可获得较小的码方差。
四、设计原理
4.1哈夫曼编码步骤
（1）将信源消息符号按照其出现的概率大小依次排列为
≥Λ
1
≥
2
pn
p
p≥
（2）取两个概率最小的字母分别配以0和1两个码元，并将这两个概率相加作为一个新的概率，与未分配的二进制符号的字母重新排队。
（3）对重新排列后的两个最小符号重复步骤（2）的过程。
（4）不断重复上述过程，知道最后两个符号配以0和1为止。
（5）从最后一级开始，向前返回得到的各个信源符号所对应的码元序列，即为相应的码字。
4.2哈夫曼编码特点
哈夫曼编码是用概率匹配的方法进行信源匹配方法进行信源。
它的特点是：
（1）哈夫曼的编码方法保证了概率大的符号对应于短码，概率小的符号对应于长码，充分应用了短码。
（2）缩减信源的最后两个码字总是最后一位不同，从而保证了哈夫曼编码是即时码。
（3）哈夫曼编码所形成的码字不是唯一的，但编码效率是唯一的，在对最小的两个速率符号赋值时能够规定大的为“1”，小得为“0”，如果两个符号的出现概率相等时，排列时无论哪个在前都能够，因此哈夫曼所构造的码字不是唯一的，对于同一个信息源，无论上述的顺序如何排列，她的平均码长是不会改变的，因此编码效率是唯一的。
（4）只有当信息源各符号出现的概率很不平均的时候，哈夫曼编码的效果才明显。
（5）哈夫曼编码必须精确的统计出原始文件中每个符号出现频率，如果没有这些精确的统计将达不到预期效果。
哈夫曼编码一般要经过两遍操作，第一遍进行统计，第二遍产生编码，因此编码速度相对慢。
另外实现电路复杂，各种长度的编码的编译过程也是比较复杂的，因此解压缩的过程也比较慢。
（6）哈夫曼编码只能用整数来表示单个符号，而不能用小数，这很大程度上限制了压缩效果。
哈夫曼所有位都是合在一起的，如果改动其中一位就能够使其数据变得面目全非。
五、设计步骤
5.1以框图形式画出哈夫曼编码过程（哈夫曼编码要求构建哈夫曼树）。
表1 哈夫曼编码
哈夫曼树：
给定n个实数w1，w2，．．．．．．，wn（n 2），求一个具有n个结点的二叉数，使其带权路径长度最小。
所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。
树的带权路径长度为。