.
（注意：此处的
D
i
是一量化单位为基础的，而不是最小量化间隔）
i
为段落值，然
后再利用计算式
G fix((x 2
(i 2)
) / D
i
)
，得到段内段落数
G
，再将
G
转换成二进制
数，完成编码。
Huffman 数据压缩部分：
说明：本部分包含两个函数 Huff_P 和 Huff_code 两个函数，下面将一一介绍；
[P,Str,B]=Huff_P(Str)：
函数功能：计算 Str 中每一种元素的概率；
函数参数：Str 是一个数组，元素为 PCM_code 函数返回的 pc；
函数返回值：P 表示每个元素的概率矩阵，Str 同参数一样，B 表示 Str 中的元
素种类；
实现；利用系统函数 unique 得到 Str 中的元素的种类，再利用双重循环计算每
一种元素个数，再除以中的元素的个数，便得到每一种元素的概率。
[Code,Final_code,Length_code,Bnew]=Huff_code(P,Str,B)：
函数功能：对 B 中的每一种元素进行 Huffman 编码；
函数参数：P 表示概率矩阵，Str 同 Huff_P 函数中的参数一致，B 表示元素种类；
函数返回值：Code 表示建立的码字表，Final_code 表示对 B 中的每一种元素编
码后的 0、1 比特流，Length_code 表示 Code 中每一行码字的长度，Bnew 表示根据
概率矩阵 P 降序排列后的元素。
实现：首先构造一个六行的 Huffman 树，第一行存放结点编号，第二行存放该
结点的概率值，第三行记录该结点的父结点，第四行记录该结点是左结点还是右结
点，第五行标记该结点是否为父结点，第六行存放概率 P 降序排列后的新矩阵。然
后根据 Huffman 树记录的编码过程，完成对 B 的编码和对 Str 的编码。
产生生成矩阵和监督矩阵部分([G,H]=GH()):
函数功能：产生（15，11）码生成矩阵 G 和监督矩阵 H；
函数参数：无；
函数返回值：生成矩阵 G 和监督矩阵 H；
实现：将单位矩阵与监督矩阵分开完成，然后再合并到一起。首先生成两个大
小分别为(4,4)和(11,11)的单位矩阵；然后在利用循环生成监督矩阵，方法如下：
将 3 至 15 除了 4 和 8 之外的这十一个数分别调用 dextobin 函数将其转换成二进制
数，这些二进制数即作为监督元。
将监督元直接附在(11,11)单位矩阵的后面即可得到生成矩阵 G，将监督元转置
