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EMEE：改进的熵测量-MATLAB开发

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简介：
EMEE：改进的熵测量是一款利用MATLAB进行数据复杂性分析的工具箱。它提供了一系列增强算法来精确计算信息熵，适用于信号处理和模式识别等领域研究者使用。 通过图像X的熵来衡量增强效果，并将其分为L个块，其中alpha是一个系数，在比较不同参数时更好地阐明最佳点。 任何建议或更正，请随时联系并感谢您的支持。 参考文献：Agaian, S., Silver, B., & Panetta, K. (2005). An enhancement algorithm using contrast entropy. Entropy, 287(5), C1453-1462.

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  • EMEE：改进的熵测量-MATLAB开发
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    EMEE：改进的熵测量是一款利用MATLAB进行数据复杂性分析的工具箱。它提供了一系列增强算法来精确计算信息熵，适用于信号处理和模式识别等领域研究者使用。 通过图像X的熵来衡量增强效果，并将其分为L个块，其中alpha是一个系数，在比较不同参数时更好地阐明最佳点。 任何建议或更正，请随时联系并感谢您的支持。 参考文献：Agaian, S., Silver, B., & Panetta, K. (2005). An enhancement algorithm using contrast entropy. Entropy, 287(5), C1453-1462.
     
  • 关于 n 个变量的熵、联合熵及条件熵函数：支持任意数量变量的熵、联合熵与条件熵-MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一套灵活计算n个变量熵、联合熵和条件熵的函数，适用于任何规模的数据集分析。 对于熵的计算公式H = 熵（S），此命令将用于计算 S 的熵值，其中 S 应为行矩阵形式。例如，在计算三个变量 X、Y 和 Z 的联合熵时，使用 H = 熵([X;Y;Z]) 命令。 若要寻找条件熵如 H(X,Y/Z,W)，则可以采用命令H = 熵([X,Y],[Z,W]) 进行操作，此方法适用于任何组合形式的联合熵计算。在实际应用前，请务必验证该功能的有效性和准确性。
     
  • Canny边缘检测：我的改进版-MATLAB开发
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    本项目基于MATLAB开发，提出了一种对经典Canny边缘检测算法的优化版本。通过改进阈值选取和噪声抑制技术，使得图像处理更加精准高效。 感谢 Chris Luengo 教授和 Sean De 对我上一篇文章的评论。他们的反馈真的激发了我对 React 的热情，并帮助我在代码上投入了很多时间并增加了信心。我很感激他们提供的建议，根据他们的意见我已经大幅修改了我的代码。目前遇到的问题是边缘太厚，希望得到一些解决这个问题的帮助。提前感谢大家的支持和指导。
     
  • 样本熵(SampEn)的可接受矢量实现 - MATLAB开发
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    这段文字介绍了一个基于MATLAB环境开发的工具箱或代码库，专注于高效计算样本熵（SampEn），采用优化后的向量运算方法，提高算法执行效率和准确性。适用于复杂数据集的心率变异性、生物医学信号等领域的研究分析。 此函数根据Richman, JS 和 Moorman, JR (2000) 的建议计算样本熵(SampEn)算法。该脚本是可承受的、压缩的和矢量化的，因此计算成本是最小的。 此外，还考虑了未定义SampEn的特殊情况： - 如果B = 0，则没有检测到规律性。常见的SampEn实现将返回 -Inf 值。 - 如果A = 0，则条件概率为零 (AB = 0)，返回一个 Inf 值。 根据Richman & Moorman的说法，SampEn 的上限必须是 AB = 2[(Nm-1)(Nm)]，此时应返回 SampEn = log(Nm)+log(Nm-1)-log(2)。因此，每当A或B等于0时，就是正确的值。 输入参数： - 信号：带有暗淡的信号向量。[1xN] - m：嵌入维度 (m < N) - r：容差（应用于标准偏差SD的百分比）。
     
  • 计算排列熵：% - matlab开发
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    本MATLAB工具箱提供了一种计算序列或时间序列排列熵的方法，适用于信号处理和复杂系统分析中的模式识别与信息量度量。 计算排列熵 输入： - y：时间序列； - m：排列熵的顺序； - t：置换熵的延迟时间； 输出： - pe：置换熵； - hist：订单分布的直方图； 参考文献: 1. G Ouyang, J Li, X Liu, X Li，具有多尺度排列的缺席EEG记录的动态特征 熵分析，癫痫研究，doi: 10.1016/j.eplepsyres.2012.11.003 2. X Li, G Ouyang, D Richards，失神发作中置换熵的应用预测性分析 癫痫研究，卷77 pp。70-74, 2007
     
  • NURBS：改进的NURBS工具箱-MATLAB开发
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    NURBS：改进的NURBS工具箱是一款专为MATLAB设计的软件包，旨在提供增强的非均匀有理B样条（NURBS）建模功能。该工具箱通过优化算法和用户界面提升，支持复杂曲面的设计与分析，适用于工程、汽车设计及计算机图形等领域专业人士使用。 Mark Spink 创建的 NURBS 工具箱非常有用。然而，其中一些例程是用 C 编写的，但只要您知道如何将它们编译为适用于您的机器的 mex 文件，这并不构成问题。如果您不想处理 mex 文件或者希望编辑代码且不具备 C 语言知识的话，我已经在 MATLAB 中重写了这些 C 代码部分。 原始工具箱可以从 MathWorks 的文件交换平台下载。我提供的文件会替换掉其中的基础 mex 文件，并将其转换为等效的 m 文件。具体被替换和修改的内容包括：bspeval、spderiv、greville、抑制素发现跨度等功能模块。此外，我在注释中逐行包含了翻译后的 C 代码。 请注意，我的重写仅涉及 NURBS 工具箱中的 mex 文件部分，并非所有文件都会受到影响。您需要下载原始工具箱并用我提供的文件替换相应内容以完成更新和改进。
     
  • 基于MATLAB的Lin改进型Tsallis熵图像分割程序
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    本程序利用MATLAB实现Lin改进型Tsallis熵算法进行图像分割，有效提升图像特征识别与处理精度，适用于复杂背景下的目标提取和边缘检测。 适用对象：灰度图像（8 bit） 参照论文：《Tsallis entropy and the long-range correlation in image thresholding》 使用说明：直接运行脚本段落件testTsallisEntropyLinThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • MATLAB开发——双次重复测量Nova
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    本项目采用MATLAB进行双次重复测量数据分析，旨在通过Nova方法评估数据变化趋势及统计显著性，适用于医学和心理学领域的研究。 在MATLAB开发中进行两次重复测量Nova分析，并使用双向重复测量方差分析方法来处理包含两个受试者变量的设计。