matlab中的entropy函数是如何实现的?
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(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)
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)
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