该程序计算给定压力（kPa）和温度（摄氏度）值的水的焓和熵。 它还确定状态是饱和、压缩液体还是过热水。

针对常规二维最佳熵法计算复杂，运行时间长，收敛性差等不足，提出基于改进遗传算法的二维最佳熵阈值分割方法。通过对选择、交叉、变异等因子的优化设计，使阈值搜索的鲁棒性与收敛性有了很大改善，并对图像的分割效果进行评价。分析与仿真结果表明，改进算法在大大减少阈值搜索时间的同时，保持了良好的分割性能。

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离散信源的平均信息量（熵） ----------指每个符号所含信息量的统计平均值。 设离散信源是由一个M符号组成的集合，其中每个符号xi(i=1,2..M)按一定概率p(xi)独立出现，即 ，且有 则x1, x2.. xn 所包含的信息量分别为：-log2 P(x1), -log2 P(x2)，…-log2 P(xn)。 ， 则该信源的平均信息量为:H(x)=p(X1)I1+P(X2)I2+P(X3)I3+ 比特/符号（bit/symbol） 显然，等概时，熵有最大值： 即等于每个符号的信息量。

该文档包含数字图像处理(冈萨雷斯第三版)中的图像压缩实验（图像基本压缩、霍夫曼编码、霍夫曼解码）实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。

基于像素级图像融合的评价指标，包括均方误差，信噪比，熵，matlab 的

matlab信息熵代码 校创-利用机器学习实现“烟雾病”诊断 说明 该仓库用于 兰州大学-物理科学与技术学院-ML校创项目 使用 成员：钮博恒、魏弘量、吴若岑、王悦晨、张峰瑞 本次校创旨在 从具体的项目中，相互学习。大家应该都是第一次参与校创/使用GitHub合作，如有任何建议或问题，均可以在仓库专门区域，或者是qq群中提出:beaming_face_with_smiling_eyes: 4月2日更新 我跟俞老师联系了一下，他表示确实需要计算多种熵，所以目前主要在于搜集熵计算方法，不仅要了解算法，还要给出代码实现。我们最后拿到的是3+1维（空间+时间）的时间序列，熵算法分为时域和频域，所以还涉及到数值傅里叶变换，这个后面再说。我大概查了下，表格中给出的算法基本上在谷歌上可以查到具体的代码，但是读懂原理，理解代码可能还是比较费劲。 现分配如下： 钮博恒和王悦晨：Time domain entropy全部 吴若岑：Renyi entropy 魏弘量：Spectral entropy 张峰瑞：Tsallis entropy 文章我已经查了一些了，在article文件夹里，可以直接参考。大家查的时候依据自己搜索习惯来查吧，知网啥的我没去看。 最后以md文

本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷，用信息熵代替方差度量风险，用反映资金的增值速度的增值熵代替均值，提出了一种新型投资组合模型――最小信息熵-最大增值熵模型，并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时，给出了通过引入权重系数，将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。

样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。 样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。