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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 关于互信息熵的MATLAB代码.rar_互信息熵_MATLAB信息熵_联合熵_互信息熵代码
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  • 信息熵与互信息代码
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  • 计算信息熵与互信息
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  • 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。
     
  • 求字符的信息熵（信息论作业）
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    本作业探讨了如何计算字符串的信息熵，通过编程实现对不同字符串信息熵值的量化分析，加深了对信息论中核心概念的理解和应用。 使用C语言编写程序：输入一个文件后，首先统计该文件中的字符总数（忽略大小写），然后从文本开头开始查找相同字符的个数，并计算其概率。最后根据得出的字符概率求得信源熵。
     
  • 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。
     
  • 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。