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matlab信息熵(matlab计算熵)

发布于:2022-12-10 作者:沫沫 阅读:37

本篇文章给大家谈谈matlab信息熵,以及matlab计算熵对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览:

关于matlab的问题

一般这样的情况是CPU的问题.

如果你用的不是P4的话就要根据你的CPU的情况更改环境变量了(假设你用的是AMD的athlon的CPU)

首先请确认你的MATLAB的文件夹中有如下文件:atlas_Athlon.dll(AMD系列的请用这个),这

些是对应处理器的数值运算优化文件

然后请按如下步骤进行:

1、右击我的电脑,选择属性.

2、在"高级"选项卡中点击"环境变量"

3、在系统变量下面添加如下内容(按"新建"):

例如:

变量名:BLAS_VERSION

变量值:E:\Matlab7\bin\win32\atlas_Athlon.dll

然后运行你的MATLAB吧!

还有一种情况:

如下症状:The installer cannot read the mwinstall.dll file...

1、环境变量里,把TMP里的%USERPROFILE%\Local Settings\Temp改成比如说C:\temp。

2、记得在C盘根目录下面建temp文件夹。

3、OK!

为了方便把temp的属性加上隐藏吧,系统文件夹,不需要你改动!或者装完了再改回来就是了!

不过这样的确能安装,但是不能使用simulink。如果你重新建一个英文字母名字的用户,再登录,就完全没有这些问题了。

最后解脱大法:现在有matlab7。01版的可以下载,请下载matlab7.01版,什么问题都不会有。。。

信息熵的问题-MATLAB

有一个明显的问题,

temp+=1+a(i)(j);

在MATLAB中与C语言不同,是没有 '+=' 这个运算符的。

应该改成 temp=temp+1+a(i)(j);

如何用matlab计算已知图像的熵

function entr=yentropy(a)

a=uint8(a); %这里a为8位的单色图像或24为的RGB彩色图像

[m n l]=size(a);

entr=0;

for k=1:l

hi=zeros(1,256);

for i=1:m

for j=1:n

hi(a(i,j,k)+1)=hi(a(i,j,k)+1)+1; %求每种值的在图像中出现的次数

end

end

hi=sort(hi,'descend');

hi=hi./m./n; %求概率

en=0.0;

for i=1:256

if hi(i)0

en=en-hi(i).*log2(hi(i)); %概率不为0 累加求熵

else

i=257; %否则停止

end

end

entr=entr+en;

end

entr=entr/l; %当l=1时a为单色图像;

当l=3时a为彩色图像,三个页面的熵平均.

matlab中的entropy函数是如何实现的?

(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第

一块,10~20的第二块,以此类推。这之前需要对x(n)做一些归一化处理

(2)统计每一块的数据个数,并求出相应的概率

(3)用信息熵公式求解

以上求解方法获得的虽然是近似的信息熵,但是一般认为,这么做是没有问题的

求一维序列的信息熵的matlab程序代码如下:(已写成调用的函数形式)

测试程序:

fs=12000;

N=12000;

T=1/fs;

t=(0:N-1)*T;

ff=104;

sig=0.5*(1+sin(2*pi*ff*t)).*sin(2*pi*3000*t)+rand(1,length(t));

Hx=yyshang(sig,10)

求一维数组的信息熵matlab代码

p = imhist(Y(:));

p(p==0) = [ ];

p = p ./ numel(Y);

H1 = -sum(p.*log2(p));

在这里Y是指的输出图像。H指的是信息熵

matlab求振动信号信息熵?

题主给出的用matlab求振动信号信息熵的代码有下列几个问题:

1、shannon=-sum(x.*log2(x)),该代码不能写在for循环中,因为sum是求和命令,其要求x为数值向量

2、循环语句中 x=b(i)/sum(b) ,该代码最后的得到结果是一个x数值,并没有得到一组数值向量,所以该循环应这样来写

for i=1:3072

x(ⅰ)=b(i)/sum(b);

end

3、为了帮你理解,你可运行下列代码,就可以发现,他们的区别。

A=1:10;

for i=1:10,x=A(i)/sum(A);end,x

for i=1:10,x(i)=A(i)/sum(A);end,x

关于matlab信息熵和matlab计算熵的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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标签: #matlab信息熵

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