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互信息在MATLAB中的应用。

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简介：
通过利用特征的互信息计算方法，并结合互信息配准技术，开发了一套完整的MATLAB程序代码。

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  • MATLAB中的互信息
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    简介：本文探讨了在MATLAB环境下计算互信息的方法与应用。通过实例分析展示了如何利用该工具进行特征选择和数据分析，为相关研究提供技术支持。 function MIhat = nmi(A, B)
     
  • MATLAB中的互信息
    优质
    本文介绍了在MATLAB中计算互信息的方法和应用，通过实例讲解了如何利用该工具进行信号处理及图像分析中的特征选择与数据挖掘。 关于基于特征的互信息计算以及使用MATLAB编写的互信息配准程序代码。
     
  • Matlab在信道编码中的信息论应用
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    本文章探讨了Matlab在信道编码领域中信息论的应用，通过实例分析展示了如何利用该软件进行编码性能评估及仿真。 MATLAB USTC 信息论 A 简单信道编码定理实现 channel coding 课程作业codes 课程作业codes 课程作业codes。这段文字描述了与USTC（中国科学技术大学）的一门关于信息论的A类课程相关的Matlab编程任务，具体内容涉及简单信道编码定理的应用，并且是作为channel coding课题的一部分进行的教学实践内容。由于原始表述中重复使用“课程作业codes”，可以推测这可能指的是同一项工作中的不同代码实现或版本更新要求。
     
  • 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。
     
  • MATLAB在信息光学中的应用示例
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    本示例介绍如何使用MATLAB进行信息光学领域的模拟与分析，涵盖光波传播、成像系统设计及光纤通信等主题。 共有17个实验采用计算机数字实验模式逐一讲解数值计算的原理、算法及编程实现。内容涵盖二维抽样定理、二维光场分析、菲涅耳衍射积分的各种算法、衍射受限透镜成像过程，以及相干与非相干成像系统的比较。此外还包括同轴和离轴全息记录与再现技术，无透镜傅里叶变换全息的记录与再现，数字全息数据处理基础，菲涅耳数字全息再现图像可控放大率重构方法，还有数字全息干涉计量、二维相位解包裹及计算全息等。
     
  • 关于互信息在图像配准中的应用研究
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    本研究探讨了互信息在医学影像配准领域的应用，通过分析不同算法优化配准过程，提高图像间对应关系的准确性和鲁棒性。 本段落对基于互信息的图像配准方法进行了深入研究。主要工作如下： （1）详细探讨了互信息的基本理论及其在图像配准中的应用原理，并使用MATLAB软件进行两幅图像的配准仿真，通过分析结果评估该算法的有效性。 （2）鉴于最近邻插值效率低下以及线性插值引入新灰度影响联合直方图计算的问题，本段落研究了PV插值技术。这种技术不仅提高了处理速度，而且避免了新增加的灰色层级问题，从而有效地减少了互信息的大范围波动，有助于优化配准参数。 （3）针对基本Powell算法在搜索方向上可能存在的线性相关性不足影响目标函数极值点寻找的问题，本段落提出了一种改进策略以确保替换掉旧的方向向量时新加入的都是独立于已存在的一组搜索方向之外的新元素，从而提高了寻优效率。 （4）为了应对互信息配准方法中存在的处理速度慢和精度不高的问题，本研究设计并实现了一个结合了小波变换技术和传统互信息算法的图像配准方案。通过利用小波分解技术对原始图象进行多层次分析与匹配，实现了更为精确且高效的图像注册过程。
     
  • 信息扩散及信息扩散模型在Matlab中的应用
    优质
    本研究探讨了信息在网络中传播的行为和规律，并在此基础上提出了多种信息扩散模型及其在MATLAB环境下的实现方法与应用案例。 通过核密度估计来获取样本的概率密度分布。
     
  • MATLAB中的互信息源代码
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    本段落提供MATLAB环境下计算互信息的源代码，适用于研究及工程应用中分析变量间的统计依赖关系。 计算两幅图像的互信息和联合熵。 该函数接收两个图像并返回它们之间的互信息和联合熵。为了实现此功能，请下载joint_histogram.m文件（可在作者的资源库中找到）。 由Amir Pasha Mahmoudzadeh编写，赖特州立大学生物医学成像实验室。
     
  • MATLAB中的互信息源代码
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    这段简介可以描述为：MATLAB中的互信息源代码提供了一套用于计算两个随机变量之间统计依赖性的高效工具和函数，适用于信号处理、图像分析及机器学习等领域的研究与开发。 function mi = MI(a,b) % 计算a和b在重叠部分的互信息（Mutual Information, MI） [Ma,Na] = size(a); [Mb,Nb] = size(b); M=min(Ma,Mb); N=min(Na,Nb); % 初始化直方图数组 hab = zeros(256,256); ha = zeros(1,256); hb = zeros(1,256); % 归一化处理 if max(max(a))~=min(min(a)) a = (a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a))); else a = zeros(M,N); end if max(max(b))-min(min(b)) b = (b-min(min(b)))/(max(max(b))-min(min(b))); else b = zeros(M,N); end a = double(int16(a*255))+1; b = double(int16(b*255))+1; % 统计直方图 for i=1:M for j=1:N indexx = a(i,j); indexy = b(i,j) ; hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1; % 联合直方图 ha(indexx) = ha(indexx)+1; % a图直方图 hb(indexy) = hb(indexy)+1; % b图直方图 end end % 计算联合信息熵 hsum = sum(sum(hab)); index = find(hab~=0); p = hab/hsum; Hab = sum(-log(p(index)).*(p(index))); % 计算a图的信息熵 hsum = sum(ha); index = find(ha~=0); p = ha/hsum; Ha = -sum(log(p(index)).*p(index)); % 计算b图信息熵 hsum = sum(hb); index = find(hb~=0); p = hb/hsum; Hb = -sum(log(p(index)).*p(index)); % 计算a和b的互信息 mi = Ha+Hb-Hab; %计算归一化互信息（注释掉了，原文中未给出具体公式） % mi = hab/(Ha+Hb);
     
  • Matlab中的互信息计算代码-Mutual-information-code:用于计算互信息的Matlab编写代码
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    这段代码是为使用Matlab编程语言计算两个随机变量之间的互信息而设计的。该项目提供了一个便捷的方法来评估数据集间的相互依赖性，适用于各种数据分析和机器学习场景。 互信息计算的Matlab代码用于衡量一个随机变量提供给另一个变量的信息量。它是无单位的度量，并以比特为单位表示，在已知另一随机变量的情况下量化不确定性的减少程度。高相互信息表明不确定性显著降低；低相互信息则意味着减少幅度很小；两个随机变量之间的互信息为零时，说明这两个变量是独立的。