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)Sena、Sinan和Omaha图像时行编码。给出以上每一试验得出的文件大小，并解释其差别。
| 图像 | 压缩前 | 压缩后 |
| Sena | 64KB | 56.1KB |
| Sinan | 64KB | 60.2KB |
| Omaha | 64KB | 57.0KB |
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。
解：H=-P（a1）*log2* P（a1）- P（a2）*log2* P（a2）-P（a3）*log2* P（a3）-P（a4）*log2* P（a4）-P（a5）*log2* P（a5）
=-0.15* log2*0.15-0.04* log2*0.04-0.26* log2*0.26-0.05* log2*0.05-0.50* log2*0.50
=0.55 bits
（b）求这个信源的霍夫曼码。
解：A={a1, a2, a3, a4, a5}
={110,1111,10,1110,0}
（c）求（b）中代码的平均长度及其冗余度。
解：
平均码长：L=0.15*3+0.04*4+0.26*2+0.05*4+0.50*1
=1.83 bits/symbol
冗余度: L-H=1.282bits/symbol
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： 解释这两种霍夫曼码的区别。
（a）本章概述的第一种过程：
解：(l)将信号源的符号按照出现概率递减的顺序排列。
(2)将两个最小出现概率进行合并相加，得到的结果作为新符号的出现概率。
(3)重复进行步骤1和2直到概率相加的结果等于1为止。
(4)在合并运算时，概率大的符号用编码0表示，概率小的符号用编码1表示。
（b）最小方差过程。
解：因为P（a1）=0.1，P（a2）=0.3，P（a3）=0.25，P（a4）=0.35
所以A={a1, a2, a3, a4,}={001，001，00，1}
H=-0.1* log2*0.1-0.3* log2*0.3-0.25* log2*0.25-0.35* log2*0.35
=0.57bits
平均码长：L=0.1*3+0.3*3+0.25*2+0.35*1
=1.85bits
冗余度: L-H=1.28bits
最小方差过程： S2=0.1(3-1.282)2+0.3(3-1.282)2+0.25(2-1.282)2+0.35(1-1.282)
=1.337
2、 参考书《数据压缩导论（第4版）》 Page 30
2-6. 在本书配套的数据集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。
解：如图所示
| 图像名 | 一阶熵的值 |
| OMAHA.IMG | 6.942426 |
| EARTH.IMG | 4.770801 |
| SENA.IMG | 6.834299 |
| SENSIN.IMG | 7.317944 |
| BERK.RAW | 7.151537 |
| GABE.RAW | 7.116338 |
(b)选择一个图像文件，并计算其二阶熵。试解释一阶熵和二阶熵之间的差别。
解：对于图像文件 SENSIN.IMG的一阶熵的值为 7.317944
SENSIN.IMG的二阶熵的值为 2.568358
由此我们可以比较得出图像的一阶熵的值比二阶熵的值要大。图像文件经过二阶压缩要比一阶压缩要好，这样可以增大压缩度，减少存储空间。
(c)对于（b）中所用的图像文件，计算其相邻像素之差的熵。试解释你的发现。
解：图像文件 SENSIN.IMG，一阶熵的值： 7.317944； 二阶熵的值：2.568358 ； 差分熵的值：4.749586
我们可以看出差分熵的值介于一阶熵和二阶熵之间，差分熵是更好的压缩算法。