语音信号的哈夫曼编码压缩解压缩算法matlab仿真,输出编码后数据大小,编码树等指标

简介: 语音信号的哈夫曼编码压缩解压缩算法matlab仿真,输出编码后数据大小,编码树等指标

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

765821bba3115788eaa6f7ec2de4d119_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
751811f809056be364d014c6730cd249_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
c0095c4966434d46d7235038993e405c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
1232b82269aebd0e3871c02f980aff51_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要
利用哈夫曼编码进行信息通信可以较大提高信道利用率,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(复原)。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写一个哈夫曼码的编译码系统。
​​​​​​哈夫曼编码(Huffman Coding),又称霍夫曼编码,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,一般就叫做Huffman编码(有时也称为霍夫曼编码)。

   设某信源产生有五种符号u1、u2、u3、u4和u5,对应概率P1=0.4,P2=0.1,P3=P4=0.2,P5=0.1。首先,将符号按照概率由大到小排队,如图1所示。编码时,从最小概率的两个符号开始,可选其中一个支路为0,另一支路为1。这里,我们选上支路为0,下支路为1。再将已编码的两支路的概率合并,并重新排队。多次重复使用上述方法直至合并概率归一时为止。从图1中(a)和(b)可以看出,两者虽平均码长相等,但同一符号可以有不同的码长,即编码方法并不唯一,其原因是两支路概率合并后重新排队时,可能出现几个支路概率相等,造成排队方法不唯一。一般,若将新合并后的支路排到等概率的最上支路,将有利于缩短码长方差,且编出的码更接近于等长码。这里图1中(a)的编码比(b)好。

    赫夫曼码的码字(各符号的代码)是异前置码字,即任一码字不会是另一码字的前面部分,这使各码字可以连在一起传送,中间不需另加隔离符号,只要传送时不出错,收端仍可分离各个码字,不致混淆。
   实际应用中,除采用定时清洗以消除误差扩散和采用缓冲存储以解决速率匹配以外,主要问题是解决小符号集合的统计匹配,例如黑(1)、白(0)传真信源的统计匹配,采用0和1不同长度游程组成扩大的符号集合信源。游程,指相同码元的长度(如二进码中连续的一串0或一串1的长度或个数)。按照CCITT标准,需要统计2×1728种游程(长度),这样,实现时的存储量太大。事实上长游程的概率很小,故CCITT还规定:若l表示游程长度,则l=64q+r。其中q称主码,r为基码。编码时,不小于64的游程长度由主码和基码组成。而当l为64的整数倍时,只用主码的代码,已不存在基码的代码。
   长游程的主码和基码均用赫夫曼规则进行编码,这称为修正赫夫曼码,其结果有表可查。该方法已广泛应用于文件传真机中。

3.MATLAB核心程序
for i = 1 : size(Vbits,2) if(Vbits(i)==0) s2 = long_CBs(1); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==1) s2 = long_CBs(2); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==2) s2 = long_CBs(3); % disp("PP"); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==3) s2 = long_CBs(4); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==4) s2 = long_CBs(5); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==5) s2 = long_CBs(6); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==6) s2 = long_CBs(7); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==7) s2 = long_CBs(8); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==8) s2 = long_CBs(9); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==9) s2 = long_CBs(10); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==10) s2 = long_CBs(11); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==11) s2 = long_CBs(12); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==12) s2 = long_CBs(13); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==13) s2 = long_CBs(14); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==14) s2 = long_CBs(15); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==15) s2 = long_CBs(16); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==16) s2 = long_CBs(17); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==17) s2 = long_CBs(18); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==18) s2 = long_CBs(19); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==19) s2 = long_CBs(20); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==20) s2 = long_CBs(21); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==21) s2 = long_CBs(22); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==22) s2 = long_CBs(23); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==23) s2 = long_CBs(24); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==24) s2 = long_CBs(25); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==25) s2 = long_CBs(26); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==26) s2 = long_CBs(27); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==27) s2 = long_CBs(28); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==28) s2 = long_CBs(29); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==29) s2 = long_CBs(30); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==30) s2 = long_CBs(31); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end if(Vbits(i)==31) s2 = long_CBs(32); Hencodes = strcat(Hencodes,s2); end end

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
联邦学习的未来:深入剖析FedAvg算法与数据不均衡的解决之道
随着数据隐私和数据安全法规的不断加强,传统的集中式机器学习方法受到越来越多的限制。为了在分布式数据场景中高效训练模型,同时保护用户数据隐私,联邦学习(Federated Learning, FL)应运而生。它允许多个参与方在本地数据上训练模型,并通过共享模型参数而非原始数据,实现协同建模。
|
1天前
|
算法 Serverless 数据处理
从集思录可转债数据探秘:Python与C++实现的移动平均算法应用
本文探讨了如何利用移动平均算法分析集思录提供的可转债数据,帮助投资者把握价格趋势。通过Python和C++两种编程语言实现简单移动平均(SMA),展示了数据处理的具体方法。Python代码借助`pandas`库轻松计算5日SMA,而C++代码则通过高效的数据处理展示了SMA的计算过程。集思录平台提供了详尽且及时的可转债数据,助力投资者结合算法与社区讨论,做出更明智的投资决策。掌握这些工具和技术,有助于在复杂多变的金融市场中挖掘更多价值。
22 12
|
5天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于AutoEncode自编码器的端到端无线通信系统matlab误码率仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现自编码器在无线通信系统中的应用,仿真结果无水印。自编码器由编码器和解码器组成,通过最小化重构误差(如MSE)进行训练,采用Adam等优化算法。核心程序包括训练、编码、解码及误码率计算,并通过端到端训练提升系统性能,适应复杂无线环境。
102 65
|
1月前
|
算法
基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法的信号预处理matlab仿真
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN
该语音情绪识别算法基于MATLAB 2022a开发,可识别如悲伤等情绪,置信度高达0.9559。核心程序含中文注释及操作视频。算法采用MFCC特征提取与GRNN广义回归网络,通过预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波器组、对数运算和DCT等步骤处理语音信号,实现高效的情绪分类。
|
2月前
|
存储 算法 数据安全/隐私保护
基于方块编码的图像压缩matlab仿真,带GUI界面
本项目展示了基于方块编码的图像压缩算法,包括算法运行效果、软件环境(Matlab 2022a)、核心程序及理论概述。算法通过将图像划分为固定大小的方块并进行量化、编码,实现高效压缩,适用于存储和传输大体积图像数据。
|
3月前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
3月前
|
存储 编解码 负载均衡
数据分片算法
【10月更文挑战第25天】不同的数据分片算法适用于不同的应用场景和数据特点,在实际应用中,需要根据具体的业务需求、数据分布情况、系统性能要求等因素综合考虑,选择合适的数据分片算法,以实现数据的高效存储、查询和处理。
|
3月前
|
存储 缓存 算法
分布式缓存有哪些常用的数据分片算法?
【10月更文挑战第25天】在实际应用中,需要根据具体的业务需求、数据特征以及系统的可扩展性要求等因素综合考虑,选择合适的数据分片算法,以实现分布式缓存的高效运行和数据的合理分布。
|
3月前
|
存储 JSON 算法
TDengine 检测数据最佳压缩算法工具,助你一键找出最优压缩方案
在使用 TDengine 存储时序数据时,压缩数据以节省磁盘空间是至关重要的。TDengine 支持用户根据自身数据特性灵活指定压缩算法,从而实现更高效的存储。然而,如何选择最合适的压缩算法,才能最大限度地降低存储开销?为了解决这一问题,我们特别推出了一个实用工具,帮助用户快速判断并选择最适合其数据特征的压缩算法。
86 0

热门文章

最新文章