基于MATLAB的算术编码算法实现与验证系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了完整的算术编码压缩算法，包含编码器和解码器模块。系统支持文本输入，通过动态区间划分实现高效压缩，可视化界面展示编码过程，可完整还原原始数据。

详 情 说 明

算术编码算法实现与验证系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了一套完整的算术编码压缩算法系统，包含编码器和解码器两大核心模块。系统能够处理通用文本输入，通过动态构建概率模型进行精细化的区间划分，将输入的字符序列映射为[0,1)区间内的高精度浮点数实现数据压缩。同时系统支持完整的逆向解码过程，能够准确还原原始数据。项目特别设计了可视化功能，可直观展示编码过程中的区间划分细节和概率分布变化规律。

功能特性

• 完整的编码解码流程：实现从原始文本到压缩编码，再到完整还原的端到端处理
• 动态概率模型：支持基于输入文本自动统计字符概率，也可接受自定义概率表
• 高精度计算：提供精度参数设置，有效处理浮点数计算过程中的精度累积问题
• 过程可视化：实时展示区间分割过程和概率分布变化，增强算法理解
• 经典示例演示：内置"ABBC"等经典案例的逐步演算，便于算法学习与验证
• 灵活输入支持：兼容字母、数字、符号等多种字符类型的文本输入

使用方法

1. 基本文本编码：直接输入待压缩的文本字符串，系统将自动计算字符概率并完成编码
2. 自定义概率表：可提供预设的字符概率表，格式为[字符, 出现概率]的对应关系
3. 精度控制：通过设置精度参数调整浮点数计算位数，平衡精度与计算效率
4. 结果查看：获取压缩后的十进制小数、还原的原始文本、详细的区间变化过程数据
5. 可视化分析：查看概率分布柱状图和区间分割动态示意图，深入理解编码机制

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox（用于概率统计功能）
• 建议内存4GB以上，处理长文本时需更高内存配置

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理逻辑，实现了算术编码算法的完整流程控制。具体包括用户交互界面设计、输入参数验证与解析、字符概率模型构建、编码过程的区间迭代计算、解码算法的逆向执行、计算结果的数据整理与输出，以及可视化图表的生成与展示功能。该文件通过模块化组织确保了各功能环节的协调运作，为用户提供一体化的算法验证体验。