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哈夫曼编码和香农-范诺编码的性能对比 P124302171陈新阳

核心指标:设信源符号概率 pi,码字长度 li,符号总数 n
则有:
信息熵:H=-∑pilog2pi
平均码长:L=∑pili
编码效率:η=H/L×100%
码长方差:σ^2=∑pi(li-L)^2
为实现两种编码方式的性能对比,运用MATLAB实现多组符号概率分布的随机生成,同时计算信息熵,平均码长,编码效率和码长方差,给出具体的对比表格,观察哪种编码在何种环境下更有优势。

MATLAB源代码如下:

主函数:

哈夫曼编码实现函数:

香农编码实现子函数:

绘图部分:

编译之后生成了五组信源符号概率分布,并且同时计算对应指标同时对比,结果如下:

第一组:

第二组:

第三组:

第四组:

第五组:

图表对比:

指标对比结果:

1.平均码长 :哈夫曼平均码长≤香农-范诺平均码长。哈夫曼是最佳前缀码,满足无失真编码极限,平均码长无限逼近信源熵;香农-范诺强制二分分组,无法做到最优分配码字长度。

2.编码效率: 哈夫曼编码编码效率高于香农-范诺编码。效率由熵除以平均码长决定,哈夫曼平均码长更小,压缩性能更好。

3.码长方差 :哈夫曼方差>香农-范诺方差。

哈夫曼:大概率符号分配短码字,极小概率符号分配很长码字,码字长度差距大,方差高;

香农-范诺:二分规则天然限制码字长度差距,各符号码长更均匀,方差更小。

编码优劣综合分析:

1. 压缩性能:哈夫曼编码更优

无失真信源编码定理指出:平均码长下界为信源熵 H。

哈夫曼编码是最优前缀码,对离散无记忆信源,不存在平均码长更小的前缀码;

香农-范诺仅为次优编码,二分分组会造成概率分组失衡,平均码长始终高于哈夫曼,压缩率更低。

2. 码长均匀性:香农-范诺更优

香农-范诺码字长度波动小,硬件实现时缓冲区负载更稳定;哈夫曼长短码字差异大,缓存设计难度更高。

3. 实现复杂度

香农-范诺:逻辑简单,仅排序+递归二分,计算量小;

http://www.jsqmd.com/news/1090641/

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