wentropy

Энтропия (пакет вейвлета)

Синтаксис

E = wentropy(X,T)
E = wentropy(X,T,P)

Описание

E = wentropy(X,T) возвращает энтропию, заданную T векторного или матричного X.

пример

E = wentropy(X,T,P) возвращает энтропию, где P является параметром в зависимости от T.

E = wentropy(X,T,0) эквивалентен E = wentropy(X,T).

Примеры

свернуть все

Этот пример показывает различные значения энтропии случайного сигнала.

В целях воспроизводимости, сбрасывает случайный seed и генерировать случайный сигнал.

rng default
x = randn(1,200);

Вычислите шенноновскую энтропию x.

e = wentropy(x,'shannon')
e = -224.5551

Вычислите логарифмическую энергетическую энтропию x.

e = wentropy(x,'log energy')
e = -229.5183

Вычислите пороговую энтропию x с пороговой энтропией, равной 0,2.

e = wentropy(x,'threshold',0.2)
e = 168

Вычислите Верную энтропию x с порогом, равным 3.

e = wentropy(x,'sure',3)
e = 35.7962

Вычислите энтропию нормы x со степенью, равной 1,1

e = wentropy(x,'norm',1.1)
e = 173.6578

Можно использовать собственный энтропийный функциональный ABC с wentropy. Ваша функция должна быть задана в файле .m, и первая строка должна иметь форму:

function e = ABC(x)

где x является вектором, и e является вещественным числом. Новая энтропия может использоваться путем ввода

e = wentropy(x,'user','ABC')

или более непосредственно

e = wentropy(x,'ABC')

Файл функции myEntropy.m возвращает нормированную шенноновскую энтропию сигнала. Вычислите нормированную шенноновскую энтропию x.

w = wentropy(x,'myEntropy')
w = -1.1228

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как вектор с действительным знаком или матрица.

Энтропийный тип, заданный как одно из следующего:

Энтропийный тип (T)

Пороговый параметр (P)

Комментарии

'shannon' 

P не используется.

'log energy' 

P не используется.

'threshold'0 ≤ P

P является порогом.

'sure'0 ≤ P

P является порогом.

'norm'1 ≤ P

P является степенью.

'user'Символьный вектор

P является вектором символов, содержащим имя файла вашей собственной энтропийной функции с одним входом x.

'FunName'Никакие ограничения на P

FunName является любым вектором символов кроме предыдущих энтропийных перечисленных типов.

FunName содержит имя файла вашей собственной энтропийной функции с x, как введено и P как дополнительный параметр к вашей энтропийной функции.

T и пороговый параметр P вместе задают энтропийный критерий.

Примечание

Опция 'user' является исторической и все еще сохраненная для совместимости, но это - obsoleted последней опцией, описанной в приведенной выше таблице. Опция FunName делает то же самое как опцию 'user', и кроме того дает возможность передать параметр вашей собственной энтропийной функции.

Пороговый параметр, заданный вещественным числом, вектором символов или скаляром строки. P и энтропийный тип T вместе задают энтропийный критерий.

Выходные аргументы

свернуть все

Энтропия X, возвращенного как вещественное число.

Больше о

свернуть все

Энтропия

Functionals, проверяющие свойство аддитивного типа, хорошо подходят для эффективного поиска структур двоичного дерева и фундаментального свойства разделения пакетного разложения вейвлета. Классические основанные на энтропии критерии совпадают с этими условиями и описывают информационно-связанные свойства для точного представления данного сигнала. Энтропия является общей концепцией во многих полях, в основном в обработке сигналов. Следующий пример перечисляет различные энтропийные критерии. Многие другие доступны и могут быть легко интегрированы. В следующих выражениях s является сигналом и (si) i коэффициенты s в ортонормированном базисе.

Энтропийный E должен быть аддитивной функцией стоимости, таким образом что E (0) = 0 и

  • (Ненормированная) шенноновская энтропия.

    таким образом,

    ,

    с соглашением 0log (0) = 0.

  • Концентрация в энтропии нормы lp с 1 ≤ p.

    E 2 (si) = |si|p так

  • “Логарифмическая энергетическая энтропия”.

    таким образом,

    ,

    с журналом соглашения (0) = 0.

  • Пороговая энтропия.

    E 4 (si) = 1, если |si |> p и 0 в другом месте так E 4 (s) = # {i, таким образом, что |si |> p} является номером моментов времени, когда сигнал больше, чем порог p.

  • Энтропия “SURE”.

    E5 (s) = n - # {i таким образом, что

    Для получения дополнительной информации смотрите Пакеты Вейвлета для Сжатия и Шумоподавления.

Ссылки

[1] Койфман, R. R. и М. Ф. Викераузер. "Основанные на энтропии Алгоритмы для лучшего базисного выбора". Транзакции IEEE на Теории информации. Издание 38, Номер 2, март 1992, стр 713–718.

[2] Donoho, D. L. и я. М. Джонстон. "Идеальное шумоподавление в ортонормированном базисе, выбранном из библиотеки основ". Comptes Rendus Acad. Наука Париж, Сер. I. Издание 319, 1994, стр 1317–1322.

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте