参考书《数据压缩导论（第4版）》Page 66
2 利用程序huff_enc和huff_dec进行以下操作（在每种情况下，利用由被压缩图像生成的码本）。
（a）对Sena、Sensin和Omaha图像时行编码。
（b）编写一段程序，得到相邻之差，然后利用huffman对差值图像进行编码。
（c） 使用adap_huff重复（a）和（b）。
| 文件名 | 源文件大小 | 压缩后文件大小 | 压缩之比 |
| SENA | 64.0KB | 56.1KB | 88% |
| SINAN | 64.0KB | 60.2KB | 94% |
| OMAHA | 64.0KB | 57.0KB | 89% |
4 一个信源从符号集A={a1, a2, a3, a4, a5}中选择字母，概率为P（a1）=0.15，P（a2）=0.04，P（a3）=0.26，P（a4）=0.05，P（a5）=0.50。
（a）计算这个信源的熵。
（b）求这个信源的霍夫曼码。
（c）求（b）中代码的平均长度及其冗余度。
(a)H=-ЕP(ai)logP(Ai)
=-( P(a1)log2P(a1)+P(a2)log2P(a2)+P(a3)log2P(a3)+P(a4)log2P(a4)+P(a5)log2P(a5) )
= -0.15log2 (0.15)-0.04log2 (0.04)-0.26log2 (0.26)-0.05log2 (0.05)-0.50log2 (0.50)
=0.41+0.19+0.51+0.22++0.50
=1.82(bits)
(b)
| 符号 | 编码 |
| a1 | 000 |
| a2 | 0011 |
| a3 | 01 |
| a4 | 0010 |
| a5 | 1 |
(c)l=0.15*3+0.04*4+0.26*2+0.05*4+0.5*1=1.83
l-H=0.01;
5 一个符号集A={a1, a2, a3, a4,}，其概率为P（a1）=0.1，P（a2）=0.3，P（a3）=0.25，P（a4）=0.35，使用以下过程找出一种霍夫曼码：
（a）本章概述的第一种过程：
（b）最小方差过程。
解释这两种霍夫曼码的区别。
(a)
1计算所有符号的概率；对所有符号按其概率排序；
2在最小的的码字前加‘0’，在第二小的码字前加‘1’；
3将这两个集合的概率相加与剩下的符号概率再次进行排序，重复第2步骤，直到每个码被标记；
故：
| 符号 | 编码 |
| a1 | 000 |
| a2 | 01 |
| a3 | 001 |
| a4 | 1 |
平均码长l=0.1*3+0.3*2+0.25*3+0.35*1=2;
(b) 同(a)，选择方差小的进行编码，所以编码为
| 符号 | 编码 |
| a1 | 00 |
| a2 | 10 |
| a3 | 01 |
| a4 | 11 |
平均码长l=0.1*2+0.3*2+0.25*2+0.35*2=2
对于第一种方法来说
S2=0.1(3-2)2+0.3(2-2)2+0.25(3-2)2+0.35(1-2)2
=0.70
对于第二种方法来说
S2=0.1(2-2)2+0.3(2-2)2+0.25(2-2)2+0.35(2-2)2
=0
因此、最小方差树是第二种！
参考书《数据压缩导论（第4版）》Page 30
6在本书配套的数据中有几个图像和语音文件。
(a) 编写一段程序，计算其中一些图像和语音文件的一阶熵。
(b) 选择一个图像文件，计算其二阶熵。试解释一阶熵与二阶熵的差别。
(c) 对于(b)中所有的图像文件，计算其相邻像素之差的熵，试解释你的发现。
调试程序得出的结果如下表所示：
| 文件名 | 一阶熵 | 二阶熵 | 差分熵 |
| BERK | 7.151537 | 6.705169 | 8.976150 |
| EARTH | 4.770801 | 2.568358 | 3.962697 |
| GABE | 7.116338 | 6.654578 | 8.978236 |
| OMAHA | 6.942426 | 4.488626 | 6.286834 |
| SENA | 6.834299 | 3.625204 | 3.856899 |
| SENSIN | 7.317944 | 4.301673 | 4.541547 |
我得出的结论是：
图片的一阶熵和二阶熵可以得出，二阶熵都比一阶熵要小
图片的差分熵位于一阶熵和二阶熵之间。而RAW格式的文件的差分熵似乎都比一阶熵，二阶熵要大。