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信息理论工具箱:包含熵、互信息和KL散度等功能的Matlab开发包

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简介:
信息理论工具箱是一款专为Matlab设计的软件包,提供了一系列的信息论相关计算功能,包括但不限于熵、互信息及KL散度等,适用于数据科学与机器学习研究。 此工具箱包含用于计算离散随机变量的以下数量的函数:1)熵 2)联合熵 3)条件熵 4)相对熵(KL 散度)5)相互信息 6)归一化互信息 7) 归一化变异信息。该包现在是 PRML 工具箱的一部分。

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  • KLMatlab
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    信息理论工具箱是一款专为Matlab设计的软件包,提供了一系列的信息论相关计算功能,包括但不限于熵、互信息及KL散度等,适用于数据科学与机器学习研究。 此工具箱包含用于计算离散随机变量的以下数量的函数:1)熵 2)联合熵 3)条件熵 4)相对熵(KL 散度)5)相互信息 6)归一化互信息 7) 归一化变异信息。该包现在是 PRML 工具箱的一部分。
  • 01_离_watchhpj_变量间_联合_
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    该资源包含一系列用于计算互信息熵、联合熵及条件熵的MATLAB代码。适用于研究和工程应用中涉及的信息理论分析,提供了一个便捷的数据处理工具包。 实现互信息程序化可以自动化地进行互信息熵计算和联合熵计算,无需手动操作,从而更加方便快捷。
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    本资源包提供关于MATLAB环境下信息熵和Mutual Information (MI) 互信息的理论解释及其编程实现方法。包含详细文档与示例代码,适用于通信、信号处理等领域的研究者和技术人员学习参考。 Matlab 互信息理论主要函数的工具包包含了计算互信息和熵等相关程序。
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    本文章介绍了如何计算信息熵和互信息的概念、公式及其应用。通过实例解析,帮助读者理解这些度量在数据科学中的重要性及具体操作步骤。 1. 理解信源的概念。 2. 了解如何获取信息。 3. 学会计算信息熵。 4. 掌握两个信息的互信息计算方法。
  • 图片与两张图像间计算(报告)
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    本报告深入探讨了图片信息熵及两幅图像之间的互信息计算方法,为图像处理和分析提供了理论基础和技术支持。 以下是参考源代码: ```matlab a = imread(1.jpg); b = imread(2.jpg); a = double(a); b = double(b); [Ma, Na] = size(a); [Mb, Nb] = size(b); ``` 这段代码读取两个图像文件,并将它们转换为双精度格式,以便进行进一步的数值处理。同时获取了这两个图像的尺寸信息。
  • MUTUALINFO:多变量(交)-MATLAB
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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。
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    本MATLAB函数工具包集合了复杂网络、图论分析、机器人学以及深度学习等多个领域的专用工具箱,为科研与工程应用提供了强大的计算支持。 GARCH工具箱(包括多元)、gpml函数工具箱、ICA独立成分分析、K均值聚类函数工具箱1.0、LibSvm函数工具箱、Lyapunov、复杂网络工具箱、混沌工具箱3.0、混沌及时间序列函数程序包3.0、机器人函数工具箱、聚类分析工具箱、卷积神经网络函数工具箱、粒子群优化工具箱、模拟退火工具箱、群体智能算法Matlab工具箱3.0、深度学习(卷积神经网络)函数工具箱3.0、深度学习matlab工具箱、时频函数工具箱、数据降维工具箱、数字图像处理工具箱、随机森林函数工具箱、图论工具箱、网页爬虫函数工具箱、遗传算法工具箱、蚁群算法ants工具箱和支持向量机工具箱1.0。
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