关于信息熵matlab的信息

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本文目录一览：

• 1、求一维数组的信息熵matlab代码
• 2、matlab中的entropy函数是如何实现的?
• 3、matlab求振动信号信息熵？

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)

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

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