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互信息计算：衡量两个离散变量（或一组与单一变量）间的互信息 - MATLAB开发

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简介：
本MATLAB项目提供了一种计算方法，用于评估两个离散随机变量或多组离散变量与单个变量之间的互信息值。该工具适用于数据分析、机器学习及统计学研究中的特征选择和变量相关性分析。 MutualInformation：返回离散变量“X”和“Y”的互信息（以位为单位）。计算方法如下： 我 = 相互信息（X，Y）； I = 计算的互信息（以位为单位） 其中， X = 要分析的变量（列向量） Y = 要分析的变量（列向量） 需要注意的是：多个变量可以作为列联合处理矩阵X。此外，需要使用Entropy和JointEntropy函数进行计算。

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  • 互信息计算：衡量两个离散变量（或一组与单一变量）间的互信息 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种计算方法，用于评估两个离散随机变量或多组离散变量与单个变量之间的互信息值。该工具适用于数据分析、机器学习及统计学研究中的特征选择和变量相关性分析。 MutualInformation：返回离散变量“X”和“Y”的互信息（以位为单位）。计算方法如下： 我 = 相互信息（X，Y）； I = 计算的互信息（以位为单位） 其中， X = 要分析的变量（列向量） Y = 要分析的变量（列向量） 需要注意的是：多个变量可以作为列联合处理矩阵X。此外，需要使用Entropy和JointEntropy函数进行计算。
     
  • MUTUALINFO：多变量互信息（交互信息）-MATLAB开发
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    MUTUALINFO是一款用于计算多变量间互信息的MATLAB工具箱，适用于研究信号处理、复杂系统分析等领域中多个变量间的相互依赖关系。 MUTUALINFO(X,P,idx) 返回由对象矩阵 X 和概率向量 P 提供的联合分布的多重互信息（交互信息）。MxN 矩阵 X 的每一行是一个 N 维的对象（N 元组），而P 是一个长度为 M 的向量，包含每个对应元组的概率。因此，X(i,:) 对象的概率为 P(i)。如果矩阵中存在重复的行，则假设这些是相同对象的不同实例，并且会将它们对应的概率相加。矩阵 X 不需要列出所有可能的对象或 N 元组——未出现的对象/元组被视为具有零概率。 向量 P 的元素之和必须等于 1，误差范围为正负 .00001。最后一个参数 (idx) 让您可以指定矩阵上的分区：例如 idx = [1 1 1 2 2 3] 表示第 1-3 列代表变量 1，第4-5列代表变量2，第6列代表变量3。（当 idx 包含两个唯一的值时，则计算的是传统的互信息。）在多列构成的单一变量中，每个唯一元组只是用来标识该特定组合下的变量值。 请记住，在多重互信息的情况下，相关联的信息量是衡量不同变量之间相互依赖程度的一种方式。
     
  • 信息论01_离散互信息_watchhpj_变量间互信息_联合熵_信息论熵
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    本课程为《信息论》系列教程的第一部分，专注于讲解离散互信息的概念及其在衡量变量之间依赖关系的应用，深入探讨了联合熵和信息熵的基本原理。 此代码为计算离散随机变量的熵、联合熵、条件熵及互信息的 Matlab 程序。
     
  • 两向量间之互信息 Mutual Information
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    本文探讨了两个随机变量之间互信息的概念及其计算方法，分析其在量化向量间依赖性的应用价值。 Mutual information可以计算两列向量之间的互信息，在代码中有详细的注释。这是信息理论领域常用的函数。
     
  • MATLAB中计算两向量互信息(Mutual Information)的程序
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    本程序用于计算两个向量之间的互信息，基于MATLAB编程实现。通过该代码，用户能便捷地分析变量间的依赖关系和相关性。 计算两个向量的互信息（Mutual Information）的Matlab程序可以按照以下步骤编写： 1. 首先定义输入向量。 2. 使用Matlab中的相关函数或自定义代码来实现概率分布的计算，包括边缘概率和联合概率。 3. 根据公式MI(X,Y) = ΣΣ P(x,y) * log(P(x,y)/(P(x)*P(y))) 计算互信息值。 编写程序时，请确保所有必要的库都已导入，并根据具体的应用场景调整代码细节。
     
  • MI.rar_MI_matlab 互信息计算_互信息_互信息 matlab
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    本资源提供MATLAB环境下计算互信息的工具箱，适用于信号处理与机器学习领域中变量间依赖关系分析，方便科研人员和学生快速上手。 互信息：计算两幅图像之间的互信息。
     
  • 基于MATLAB的离散随机变量熵、联合熵、条件熵及互信息的计算与项目分析
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    本项目利用MATLAB开发了用于计算离散随机变量熵、联合熵、条件熵和互信息的工具，应用于复杂系统的信息度量与分析。 图像熵的计算步骤如下：首先输入一幅图像，并将其转换为灰度图像；然后统计出每个灰度级别的像素概率；最后根据这些数据计算出该图像的一维熵值。
     
  • 二维随机变量的信息量计算
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    本研究探讨了二维随机变量下的信息量计算方法，分析其在概率统计中的应用价值，并提出相应的数学模型与算法。 离散二维随机变换熵的计算包括以下步骤：（1）利用random函数和归一化方法构造一个二维离散随机变量(X, Y)；（2）分别计算X与Y的熵、联合熵以及条件熵，即H(X)、H(Y)、H(X,Y)，H(X|Y)及I(X;Y)；（3）对通过测试的程序进行规范和优化；（4）编写本次实验的实验报告。
     
  • xcorrFD(x,y): 计算两个离散时间信号的互相关和延迟-matlab开发
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    xcorrFD函数用于计算MATLAB中两个离散时间序列x和y之间的互相关，并确定它们之间的时延。 xcorrFD 函数接受两个离散时间信号作为输入，并计算这两个信号之间的互相关值及延迟。该函数的计算是在频域进行的。xcorrFD 的结果通过 MatLAB 中的 xcorr 函数进行了验证。有关时域中的互相关，请参阅 xcorrTD。 语法：[lags,ck,td] = xcorrFD(x,y) 输入： - `x` ： 输入信号 1（必须是 Nx1 向量） - `y` ： 输入信号 2（必须是 Nx1 向量） 输出： - 滞后：长度为 2N−1 的滞后向量，其中 N 是信号 x 或 y 中的数据点数 - ck：互相关值 [(2N-1)x1 向量] - td ：两个信号之间的延迟（即滞后数）