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文檔簡介

求一維序列的信息熵(香濃熵)的matlab程序?qū)嵗龑?duì)于一個(gè)二維信號(hào),比如灰度圖像,灰度值的范圍是0-255,因此只要根據(jù)像素灰度值(0-255)出現(xiàn)的概率,就可以計(jì)算出信息熵。但是,對(duì)于一個(gè)一維信號(hào),比如說心電信號(hào),數(shù)據(jù)值的范圍并不是確定的,不會(huì)是(0-255)這么確定,如果進(jìn)行域值變換,使其轉(zhuǎn)換到一個(gè)整數(shù)范圍的話,就會(huì)丟失數(shù)據(jù),請(qǐng)高手指點(diǎn),怎么計(jì)算。比如數(shù)字信號(hào)是x(n),n=1N(1)先用Hist函數(shù)對(duì)x(n)的賦值范圍進(jìn)行分塊,比如賦值范圍在010的對(duì)應(yīng)第一塊,1020的第二塊,以此類推。這之前需要對(duì)x(n)做一些歸一化處理(2)統(tǒng)計(jì)每一塊的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),并求出相應(yīng)的概率(3)用信息熵公式求解以上求解方法獲得的雖然是近似的信息熵,但是一般認(rèn)為,這么做是沒有問題的求一維序列的信息熵的matlab程序代碼如下:(已寫成調(diào)用的函數(shù)形式)測試程序: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)%求一維離散序列信息熵matlab代碼function Hx=yyshang(y,duan)%不以原信號(hào)為參考的時(shí)間域的信號(hào)熵%輸入:maxf:原信號(hào)的能量譜中能量最大的點(diǎn)%y:待求信息熵的序列%duan:待求信息熵的序列要被分塊的塊數(shù)%Hx:y的信息熵%duan=10;%將序列按duan數(shù)等分,如果duan=10,就將序列分為10等份x_min=min(y);x_max=max(y);maxf(1)=abs(x_max-x_min);maxf(2)=x_min;duan_t=1.0/duan;jiange=maxf(1)*duan_t;% for i=1:10% pnum(i)=length(find(y_p=(i-1)*jiange)&(y_pi*jiange);% endpnum(1)=length(find(y=maxf(2)+(i-1)*jiange)&(y=maxf(2)+(duan-1)*jiange);%sum(pnum)ppnum=pnum/sum(pnum);%每段出現(xiàn)的概率%sum(ppnum)Hx=0;for i=1:duanif ppnum(i)=0Hi=0;elseHi=-ppnum(i)*log2(ppnum(i);endHx=Hx+Hi;endend%-擴(kuò)展閱讀:實(shí)驗(yàn)一:計(jì)算離散信源的熵一、實(shí)驗(yàn)設(shè)備:1、計(jì)算機(jī)2、軟件:Matlab二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1、熟悉離散信源的特點(diǎn);2、學(xué)習(xí)仿真離散信源的方法3、學(xué)習(xí)離散信源平均信息量的計(jì)算方法4、熟悉Matlab編程;三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容:1、寫出計(jì)算自信息量的Matlab程序2、寫出計(jì)算離散信源平均信息量的Matlab程序。3、掌握二元離散信源的最大信息量與概率的關(guān)系。4、將程序在計(jì)算機(jī)上仿真實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證程序的正確性并完成習(xí)題。四、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求簡要總結(jié)離散信源的特點(diǎn)及離散信源平均信息量的計(jì)算,寫出習(xí)題的MATLAB實(shí)現(xiàn)語句。信息論基礎(chǔ):自信息的計(jì)算公式Matlab實(shí)現(xiàn):I=log2(1/p)或I=-log2(p)熵(平均自信息)的計(jì)算公式Matlab實(shí)現(xiàn):HX=sum(-x.*log2(x);或者h(yuǎn)=h-x(i)*log2(x(i);習(xí)題:1.甲地天氣預(yù)報(bào)構(gòu)成的信源空間為:乙地信源空間為:求此兩個(gè)信源的熵。求各種天氣的自信息量。案:運(yùn)行程序:p1=1/2,1/4,1/8,1/8;%p1代表甲信源對(duì)應(yīng)的概率p2=7/8,1/8;%p2代表乙信源對(duì)應(yīng)的概率H1=0.0;H2=0.0;I=;J=;for i=1:4H1=H1+p1(i)*log2(1/p1(i);I(i)=log2(1/p1(i);enddisp(自信息量分別為:);Idisp(H1信源熵為:);H1fo

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