MATLAB.Exponenta
MATLAB и Simulink на русском
Технологии разработки и отладки
		сложных технических систем
Обработка сигналов и изображений\Communications Toolbox

Список функций CommunicationsToolbox: Кодирование источника

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

HUFFMANDECO
Декодер кода Хаффмана

Синтаксис:

dsig = huffmandeco(comp,dict)

Описание:

dsig = huffmandeco(comp,dict)
Декодирует закодированный по Хаффману числовой вектор comp с использованием кодового словаря dict. Входной параметр dict должен быть массивом ячеек размером N на 2, где N - объем алфавита источника. Первый столбец массива dict представляет символы источника, второй столбец - соответствующие кодовые слова. Каждое кодовое слово должно быть представлено числовым вектором-строкой, и ни одно кодовое слово в массиве dict не должно быть префиксом в другом кодовом слове. Создать массив dict можно с помощью функции huffmandict, а выполнить кодирование сигнала - с помощью функции huffmanenco. Если все символы алфавита источника из словаря dict являются числовыми, то результат dsig будет числовым вектором; если хотя бы один из элементов алфавита источника, перечисленных в dict, будет символьным, то dsig будет одномерным массивом ячеек.

Примеры:

Приведенный ниже код кодирует и затем декодирует вектор случайных данных, которые имеют заданное распределение вероятности.

symbols = [1:6];                         % Алфавит источника
p = [.5 .125 .125 .125 .0625 .0625];     % Распределение вероятностей
[dict,avglen] = huffmandict(symbols,p);  % Создание словаря
actualsig = randsrc(1,100,[symbols; p]); % Случайные данные с распределением p
comp = huffmanenco(actualsig,dict);      % Кодирование данных
dsig = huffmandeco(comp,dict);           % Декодирование кода Хаффмана
isequal(actualsig,dsig) % Проверка правильности декодирования

Приведенный далее результат работы данного кода показывает, что данные после процессов кодирования и декодирования восстановлены правильно.

ans =
     1

Сопутствующие функции: huffmandict, huffmanenco.

Литература:

[1] Sayood, Khalid, Introduction to Data Compression, San Francisco, Morgan Kaufmann, 2000.

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика