基于概率模型的算术编码MATLAB仿真工具

资 源 简 介

该项目实现了完整的算术编码MATLAB仿真，支持自定义符号概率分布或文本样本自动统计。能够精确完成区间划分、编码计算和二进制码字生成，适用于数据压缩教学和算法验证。

详 情 说 明

基于信源概率模型的算术编码MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的算术编码算法完整仿真系统。系统通过对信源符号的概率统计和区间划分，实现高效的数据压缩编码，并提供完整的编码解码验证流程。该系统支持自定义概率分布和文本样本分析两种输入模式，能够可视化展示编码过程中的区间迭代划分，并进行压缩性能的定量分析。

功能特性

• 完整的算术编码流程：实现从概率统计、区间划分到码字生成的全过程
• 灵活的信源输入模式：支持直接输入概率分布或通过文本样本自动统计分析
• 可靠的解码验证：实现算术解码算法，确保编码结果的正确性
• 详细的过程可视化：生成区间迭代示意图、概率分布饼图等可视化图表
• 全面的性能分析：提供压缩比、编码效率、信源熵值等关键指标计算

使用方法

基本使用步骤

1. 选择输入模式：

- 直接输入模式：指定符号列表和对应概率值（如 ['A','B','C'], [0.6,0.3,0.1]） - 文本样本模式：输入文本字符串，系统自动统计字符频率分布

1. 设置编码参数：

- 输入待编码的符号序列（如 'AABBC'） - 可选：指定浮点计算精度（默认使用双精度）

1. 运行仿真系统：

- 系统自动执行编码计算，生成二进制码字和过程数据 - 执行解码验证，对比原始与解码消息 - 生成性能分析报告和可视化图表

输出结果说明

系统运行后将输出以下内容：

• 编码结果：二进制码字字符串和最终编码区间
• 解码验证：原始消息与解码结果的对比
• 过程数据：详细的区间划分步骤明细表
• 性能指标：压缩比、编码效率、信源熵值等量化指标
• 可视化图表：区间迭代过程图、概率分布图、效率对比图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境
• 内存建议：至少4GB RAM（处理长文本时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包含概率统计模块的调用、编码算法的执行控制、解码验证流程的管理以及结果输出与可视化功能的协调。该文件整合了用户输入处理、计算参数传递、各模块间数据交换等关键逻辑，确保整个仿真流程的连贯性与正确性。