Этот пример показывает различные значения энтропии случайного сигнала.

В целях воспроизводимости сбросьте случайный seed и сгенерируйте случайный сигнал.

rng default
x = randn(1,200);

Вычислите энтропию Шеннона x.

e = wentropy(x,'shannon')

e = -224.5551

Вычислите журнал 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 энтропию Sure x с порогом, равным 3.

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

e = 35.7962

Вычислите норму энтропии x с степенью, равной 1,1

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

e = 173.6578

Можно использовать собственную функцию энтропии ABC с wentropy. Ваша функция должна быть определена в .m файл, и первая линия должна иметь форму:

function e = ABC(x)

где x является вектором и e является вещественным числом. Новую энтропию можно использовать путем набора текста

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

или больше непосредственно

e = wentropy(x,'ABC')

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

w = wentropy(x,'myEntropy')

w = -1.1228