(完整版)信息熵的matlab程序实例

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求一维序列的信息熵（香浓熵）的
matlab
程序实例
对于一个二维信号，比如灰度图像，灰度值的范围是
0-255
，因此只要根据像素灰度值
(0-255)
出现的概率，就可以计算出信息熵。
但是，对于一个一维信号，比如说心电信号，数据值的范围并不是确定的，不会是
(0-255)
这么确定，如果进行域值变换，使其转换到一个整数范围的话，就会丢失数据，请高手指点，怎么计算。
比如数字信号是
x(n),n=1~N
(1)先用Hist
函数对x(n)
的赋值范围进行分块，比如赋值范围在
0~10
的对应第
一块，10~20
的第二块，以此类推。这之前需要对
x(n)
做一些归一化处理
(2)统计每一块的数据个数，并求出相应的概率
(3)用信息熵公式求解
以上求解方法获得的虽然是近似的信息熵，但是一般认为，这么做是没有问题的
求一维序列的信息熵的
matlab
程序代码如下：（已写成调用的函数形式）
测试程序：
fs=12000;
N=12000;
T=1/fs;
t=(0:N-1)*T;
ff=104;
sig=0.5*(1+sin(2*pi*ff*t)).*sin(2* ...

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