MATLAB实现基于概率模型的算术编码仿真系统

资 源 简 介

本项目提供完整的算术编码MatLAB仿真，支持字符串概率统计、自定义概率模型、编码区间划分与归一化处理，并配套解码功能。适用于数据压缩教学与算法研究。

详 情 说 明

基于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实现的算术编码仿真系统，通过对输入字符串的概率统计和符号分布分析，实现完整的算术编码与解码流程。系统采用区间递归划分算法，支持自定义概率模型和自适应编码，并提供编码效率分析和可视化展示功能。

功能特性

• 概率统计分析：自动计算输入字符串的符号频率和概率分布
• 灵活概率模型：支持用户自定义概率模型或自动生成统计概率模型
• 完整编码流程：实现区间划分、递归编码、归一化处理等核心算法
• 配套解码功能：通过区间回溯实现符号精确重建
• 编码效率分析：提供压缩比、信息熵计算等性能指标
• 可视化展示：动态展示编码过程中的区间变化和概率分布

使用方法

输入数据准备

1. 字符串输入：支持ASCII文本或自定义符号集（如："ABCCDEE"）
2. 概率模型：可选输入符号概率对（如：[0.2,0.3,0.5]）
3. 编码参数：设置精度控制位数、是否启用自适应编码等选项

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成编码分析流程。

输出结果

• 编码结果：二进制码流（精确到指定精度的浮点数二进制表示）
• 解码验证：原始字符串的重建结果对比
• 分析报告：压缩率、编码效率、信息熵等性能指标
• 过程图表：编码区间变化动态图、概率分布饼图等可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块
• 推荐内存：4GB及以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括符号概率统计与分布分析、算术编码算法的完整实现（涵盖区间划分、递归处理和归一化操作）、对应的解码功能用于符号序列重建、编码效率的量化评估（压缩比和熵计算），以及编码过程中区间动态变化的可视化展示。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块的顺序执行和数据处理流程。