基于MATLABGUI的香农编码设计【摘要】通过MATLAB的图形用户界面对香农编码过程进行设计制作，完成要求如下：输入任意符号文本，计算出每个符号的概率，同时计算出信源熵，通过香农编码的方法为每个符号进行编码，并显示在界面中，最后计算得出编码效率。该方法使得操作过程更加方便，计算结果更加直观。【Abstract】TheShannonCodingprocessisdesignedbyMATLABgraphicaluserinterface，andtherequirementsareasfollows：enteringanysymbolictext，calculatingtheprobabilityofeachsymbol，andcalculatingtheentropyofthesource，usingthemethodofShannonCodingtoencodeforeachsymbol，anddisplayingthemintheinterface，finally，calculatingtheencodingefficiency.Thismethodmakestheoperationprocessmoreconvenientandthecalculationresultsmoreintuitive.【?P键词】香农编码；GUI；信源熵；编码效率【Keywords】ShannonCoding；GUI；sourceentropy；codingefficiency【】TN911【文献标志码】A【】1673-1069（2017）09-0157-021引言MATLAB中没有专门用来计算香农编码的函数，因此在编程计算中具有程序复杂、修改困难、不直观等缺点。本文利用MATLAB图形用户界面的操作灵活及效果直观的优点，按照计算香农编码的具体流程，通过录入用户的键盘输入，将符号概率、信源熵、香农编码及编码效率依次显示在图形用户界面上，该方法灵活直观、方便对比。实现香农编码的流程图如图1所示。2香农编码的GUI设计在通信系统中，通常要通过信源编码来提高信息传输的有效性。香农编码是其中一种编码方法，又称可变长无失真信源编码[1]。香农编码将原始信源符号转化为新的码符号，使码符号尽量服从等概分布，从而每个码符号所携带的信息量达到最大，进而可以用尽量少的码符号传输信源信息[2]。MATLAB的GUI（GraphicalUserInterfaces）是一个由坐标轴、按钮、级联菜单、动静态文本等图形对象组成的一个用户与计算机交互的图形窗口。用户通过编写程序，激活这些图形对象，使计算机实现相应的变化，以完成用户需要的功能。比如，实现计算和图像显示等。该GUI界面使用了11个静态文本、23个可编辑文本、4个按钮。其中“输入符号序列”、“q”、“w”、“e”等为静态文本；“计算符号概率”、“香农编码”、“计算信源熵”、“编码效率”为按钮，用来实现程序的运行；其余模块均为可编辑文本，用来实现数据的输入与输出。图2是未点击功能控件时的空GUI[3]。3香农编码的实现过程在“输入符号序列”右侧的可编辑文本框中输入任意符号序列，点击“计算符号概率”按钮，即可在“q”、“w”、“e”等字母的右侧可编辑文本中显示出对应的符号概率，点击“计算信源熵”按钮，即可在右侧可编辑文本框中显示出信源熵的数值，点击“香农编码”按钮，相应的码字即会显示在对应的文本框中，最后点击“计算编码效率”按钮，即可得出香农编码效率。4程序的编写程序的编写需要分模块来进行。按照先后顺序，首先需要对“输入符号序列”右侧的可编辑文本框进行程序的编写，需要实现的功能是：接收计算机键盘输入的符号序列，并将其保存为一个变量。接下来是“计算符号概率”按钮的程序的编写。由公式：概率p=样本数n/总体N，可知应当首先统计每个符号出现的次数及符号序列的总长度，再进行除法运算即可得到每个符号的概率。然后是计算信源熵。信源熵计算公式为：H（x）=-p（xi）logp（xi）。将该公式编入程序，即可实现信源熵的计算。最重要也最复杂的一步是香农编码的程序编写。香农编码的具体过程如下：①将信源消息符号按其出现的概率大小依次排列为p1≥p2≥…≥pn。②确定满足下列不等式的整数码长Ki为-lb（pi）≤Ki≤lb（pi）+1。③为了编成唯一可译码，计算第i个消息的累加概率Pi=p（ak）。④将累加概率Pi变换成二进制数。⑤取Pi二进制数的小数点后Ki位即为该消息符号的二进制编码。5结语本文设计了一种基于MATLABGUI的香农编码，将香农编码的具体步骤直观化，通过用户任意键入字符，即可计算出每个字符出现的概率，同时根据得到的信源熵计算香农编码及编码效率，大大简化了计算过程，提高了计算效率[4]。【参考文献...