在MATLAB中计算信息熵是一个相对直接的过程,但首先需要明确信息熵的概念。 1. 信息熵的概念 信息熵是信息论中的一个基本概念,用于衡量信息的不确定性或信息量。对于离散随机变量X,其信息熵H(X)的定义为: [ H(X) = -\sum_{i} P(x_i) \log_b P(x_i) ] 其中,P(xi)P(x_i)P(xi)是随机变量X...
3.MATLAB代码实现 网上没有靠谱的功率谱熵、奇异谱熵、能量熵程序,笔者按照理论编写了相关程序。 为了特征提取代码的易用性,笔者对一系列熵特征提取进行了封装,包括上边添加注释的代码都集中到一起。由于搞科研写论文时,对特征提取的需要往往是集中性的、多种类的、需求各异的,所以我把之前介绍过的熵特征值和后边...
混合储能系统功率分配:使用信息熵分配高频与低频分量,GWO优化ICEEMDAN的噪声标准差和边界点,提升储能效率。 风速预测:ICEEMDAN-GWO-MKELM模型以样本熵为适应度函数,优化分解层数,提高预测精度。 轴承故障诊断:最小包络熵优化ICEEMDAN参数,提取冲击特征,结合SVM分类准确率提升15%。 六、结论与展望 基于GWO优化ICEEMDAN参...
Matlab是一种强大的数学建模和计算工具，可以用于解决各种实际问题。信息熵是一种用于度量信息量和信息不确定性的方法，通过计算每个变量的信息熵，可以确定变量的权重。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab的信息熵方法确定权重。首先，我们需要明确问题的背景和目标。假设我们有一个包含多个变量的数据集，我们希望确定每个...
信息熵计算的 MATLAB 程序代码: A= imread('E:\\'); [M,N]=size(A); temp=zeros(1,256); %对图像的灰度值在[0,255]上做统计 for m=1:M; for n=1:N; if A(m,n)==0; i=1; else i= A(m,n); end temp(i)=temp(i)+1; end end temp=temp./(M*N); %由熵的定义做计算 ...
在这个代码块中,calculate_weights函数使用之前计算的信息熵来计算权重,并将结果输出。 4. 将结果导入MATLAB 最后,我们可以将计算得到的权重保存为CSV文件,以便在MATLAB中使用。 # 保存权重到CSV文件weights.to_csv('weights.csv',header=['Weights'])
时域、频域、信息熵等45种时频域特征提取算法。 时域信号是指信号随时间变化的过程,是描述数学函数或物理信号与时间的关系。时域信号特征是从信号时域波形上提取的直观参数。 有量纲的特征 最大值:信号在一段时间内的最高幅值。 最小值:信号在一段时间内的最低幅值。
%———求一维离散序列信息熵matlab代码 function Hx=yyshang(y,duan) %不以原信号为参考的时间域的信号熵 %输入:maxf:原信号的能量谱中能量最大的点 %y:待求信息熵的序列 %duan:待求信息熵的序列要被分块的块数 %Hx:y的信息熵 %duan=10;%将序列按duan数等分,如果duan=10,就将序列分为10等份 x_min...
在Matlab中,我们可以利用该方法来解决多准则决策问题,帮助我们做出准确的权重确定。 本文将采用以下步骤来说明在Matlab中如何使用信息熵方法确定权重。 第一步:准备数据 首先,我们需要准备准则矩阵数据。准则矩阵包含n个准则和m个待评估的方案,我们需要将这些准则进行评分。评分可以是数字或者是相对权重之间的比较,可以...
Huang via hcg.001@163.com or comment on % [信息熵系列#5——PermEn排列熵及Matlab实现](`https://zhuanlan.zhihu.com/p/573059600`) narginchk(1,11) x = squeeze(x); x = x(:); % Parse inputs p = inputParser; chk = @(x) isnumeric(x) && isscalar(x) && (x > 0) && (mod(x,...