Huffman编码在信息理论中具有重要应用，通过输入不同概率的信息源来生成最优编码方案。MATLAB提供了实现该编码算法的工具，能够根据输入的概率分布快速生成对应的编码。
Huffman编码的应用及其MATLAB实现
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1、生成不少于1000码元的随机二进制序列，并使用Huffman编码及解码技术处理；使用Matlab、C或其他编程语言计算信源的Huffman编码平均码长和编码效率； 2、选取一篇长篇自然科学文章（英文、不少于10页），以扩展的ASCII码初始化字典，即预设字典的0-255项为ASCII的全部8位字符。使用LZW算法进行文档压缩和解压缩。包含报告和源程序。
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格式：[huffcodes,H,Hav,e]=huffmancoding(p,n)输入:- p: 每个字母符号的概率（例如：p=[.3 .2 .06 .04]）- n: 一个整数，用于确定每帧的符号数（默认：n=1）
输出:- huffcodes: 霍夫曼编码- H: 源熵- Hav: 编码的平均熵- e: 编码效率
流程:1. 输入概率和符号数，生成对应的霍夫曼编码和熵值。
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