数据编码
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MATLAB行程编码与解码系统 - 高效数据压缩解决方案
本项目提供基于MATLAB的行程编码(RLE)实现，包含完整的编码器和解码器模块。可将重复数据序列智能转换为(值,计数)对格式，有效减少存储空间占用，支持各类数据压缩需求。 -
MATLAB高精度无损数据压缩编码系统
本项目基于MATLAB开发，实现智能无损数据压缩，支持多种数据格式。通过冗余分析和动态算法选择（如霍夫曼编码、LZ77），确保高压缩率与数据完整性，适用于科学计算与数据存储优化。 -
基于EMD修改方向的高效图像隐写算法仿真实现
本算法实现了一种高效的数字图像隐写方法，其核心理念是利用n个载体像素的修改方向来承载一个(2n+1)进制的秘密数字。 该项目的基本原理是将载体图像划分为长度为n的非重叠像素组，并定义一个特定的提取函数，通过对像素灰度值进行加权求和并取模(2n+1)运算，建立像素组到秘密信息的映射关系。 在嵌入过程中，算法首先将二进制秘密信息转换为(2n+1)进制序列。通过比较当前像素组的提取函数计算结果与待嵌入的秘密数字之间的差值，确定对该组内哪一个像素进行+1或-1的操作，或者保持像素值不变。 -
基于二代提升小波的阈值压缩算法源码
此为基于二代提升小波的阈值压缩算法源码，其中可以设置小波变换的分解层数，使用的小波名称，及各层阈值设置计算公式中的参数。该程序实现了二代小波变换的核心逻辑，通过提升方案（Lifting Scheme）包括分裂、预测和更新三个步骤对信号进行多尺度分解。在压缩策略上，允许用户针对不同分解层级自定义阈值计算公式及其参数，以达到最优的信号降噪与压缩效果。此外，程序还特别提供了将处理后的低频系数转化为十六进制数据的功能，这一关键步骤为后续在其基础上进一步采用Huffman压缩、算术编码等熵编码技术提供了极大的便利。 -
LZW与Huffman无损数据压缩编码系统
本项目深入探索并实现了两种互补的无损数据压缩算法：LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码和Huffman（哈夫曼）编码。LZW部分采用动态字典机制，系统会根据输入流中不断出现的字符串模式实时更新字典，将变长的字符串序列映射为定长的索引，极其适合处理包含大量重复模式的文本文件和图像纹理；Huffman部分则基于信源统计特性，通过构建二叉哈夫曼树对符号频率进行排序，为高频出现的符号分配较短的码字，为低频符号分配较长的码字，从而使编码后的平均码长趋向于信息熵。本项目实现了这两种算法的完整闭环，不仅包含对
