MATLAB算术编码数据压缩解压系统

资 源 简 介

基于MATLAB实现的算术编码数据压缩与解压系统，支持自定义概率模型和自动字符频率统计，可将字符序列高效转换为紧凑编码并实现无损还原，提供完整的压缩比分析功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的算术编码数据压缩与解压系统

项目介绍

本项目实现了一个基于算术编码原理的数据压缩与解压系统，采用MATLAB语言开发。算术编码是一种高效的无损数据压缩算法，通过将输入字符序列映射为高精度小数表示，实现数据的紧凑编码。系统支持文本数据的完整压缩与解压流程，能够准确还原原始信息，并提供压缩性能分析功能。

功能特性

• 完整的算术编码实现：采用区间分割与概率累积计算技术，实现字符序列到小数的高精度转换
• 灵活的概率模型支持：支持自动统计字符频率生成概率分布，也可手动指定定制化概率参数
• 无损压缩与还原：确保解压后的数据与原始输入完全一致，实现真正的无损压缩
• 压缩性能分析：提供压缩比计算和编码效率分析，便于评估压缩效果
• 详细的处理日志：实时显示编码过程信息和压缩统计结果，便于调试和分析

使用方法

压缩模式示例

% 基本压缩（自动计算概率） inputStr = 'hello world'; result = main(inputStr);

% 自定义概率分布压缩 probStruct = struct('h',0.1,'e',0.1,'l',0.3,'o',0.2,' ',0.1,'w',0.1,'r',0.1,'d',0.1); result = main(inputStr, probStruct);

解压模式示例

% 使用压缩结果进行解压 originalData = main(result.encodedValue, result.probabilityTable, length(inputStr));

输出结构说明

压缩模式返回包含以下字段的结构体：

• encodedValue：编码后的高精度小数表示
• probabilityTable：使用的字符概率分布表
• compressionRatio：计算得到的压缩比率

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持所有主流操作系统（Windows/Linux/macOS）
• 无需额外工具箱依赖

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含算术编码压缩与解压的双模式操作功能。它不仅处理用户输入参数的解析与验证，还协调概率模型构建、编码区间计算、高精度浮点数运算等关键流程。该文件还负责生成详细的处理过程日志，并计算输出压缩性能指标，为用户提供完整的压缩解决方案。