matlab中的entropy函数是如何实现的?

(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范禅答围进行分块，比如赋值范围在0~10的对应第

一块，10~20的第二块，以此类推肆厅。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)用信息熵公式求解裂袭隐

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*pi*3000*t)+rand(1,length(t))

Hx=yyshang(sig,10)

#include <stdio.h>

#include <string.h>

#include<math.h>

int main()//御备是少了main函数，程序里面一定要有main函数的

{

double p[100]//每个信源的概率

int n/镇扮毁/信源个数

int i

double sum=0

scanf("%d",&n)

for(i=0i<ni++)

{

scanf("%lf",&p[i])

sum+=-p[i]*(log(p[i])/log(2.0))

}

printf("%lf\缺吵n",sum)

return 0

}

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