用matlab绘制二进制信息熵，word内附原代码，运行截图等

最大信息熵运行代码，可实现阈值分割法的信息熵改进方法实现

本程序包括主程序和调用函数，每一个函数都是经过多次测试，没有出现问题。包括图像信息熵、标准差、平均梯度、均方根误差、空间频率、清晰度、互信息、峰值信噪比 、平均绝对误差:MAE 、结构相似性

matlab信息熵代码 一. 前言： 当年在武大电信院做毕业设计的时候，我的导师希望我用C代码完成彩色图像的雾霾程度评价，如果时间允许，能够开发出一款APP完成移动端的实现。很可惜，当时我对于iOS开发一无所知，时间不允许我完成移动端的实现，但是完成了Windows端的实现，利用MFC做了一个毕业设计展示。还记得当时花了很多时间研究图像处理，一步一步实现每一个算法细节，辛苦却可以感受到满满的收获。 花了很长时间利用下班时间自学iOS,技术还是很渣，希望大家能够勉强看得下去我的文章。 图像中雾霾程度的评价是图像增强处理的第一步，从方法上可以分为主观评价方法和客观评价方法，前者凭感知者主观感受评价;后者依据模型给出的量化指标或参数衡量。客观评价的目标使得评价模型准确地反映人眼视觉感知的主观评价。本课题研究基于自然场景统计特征(NSS)和其他感知特征的雾霾浓度评价研究，使得对于输入的图像，准确输出评价值。 先给展示一下demo 操作步骤： 选取图片，然后可以从手机相册中选择一张图片，也可以拍照 可以修改尺寸大小，点击完成 点击雾霾程度分析的button，就可以看到给出这张图片的雾霾程度的客观

针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题，提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选，以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数，当接近最优解时，EM步长的变化极为缓慢，这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正，使算法快速收敛，从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较，实验证明该算法对初始值的设定并不敏感（成分数c无须预先设定），并且能够降低算法运算时间，提高聚类模型成分数（类簇）的正确率。

基于信息熵的语音端点检测是基于语音熵的特征进行选取，对语音信号就行特征提取。

计算信息熵的公式：n是类别数，p(xi)是第i类的概率 假设数据集有m行，即m个样本，每一行最后一列为该样本的标签，计算数据集信息熵的代码如下： from math import log def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) # 样本数 labelCounts = {} # 该数据集每个类别的频数 for featVec in dataSet: # 对每一行样本 currentLabel = featVec[-1] # 该样本的标签 if currentLabel not in labelC

粗糙集粗糙集条件信息熵权重确定方法

matlab信息熵代码无监督域自适应 这些资源仅专注于无监督域适应（UDA），其中包括相关论文以及来自顶级会议和期刊的代码。 欢迎您随时提出任何要求。 我会尽快整理内容。 会议论文 2020年会议论文 缩写 论文标题 源链接 代码 标签 MRNet 无监督的场景适应与体内记忆正则化 Memory Regularization 2019年会议论文 缩写 论文标题 源链接 代码 标签 马丹 语义分割的多源域自适应 CyCADA Sub-Domain CAG_UDA 用于语义分割的类别锚引导无监督域自适应 Class-Aware Pseudo-Labels Warm-Up-Training 温的 无监督域自适应的贝叶斯不确定性匹配 Label-Shift Adversarial 达达 DADA：语义分割中的深度感知域自适应 Adversarial 猫 与教师进行群集调整以实现无监督域自适应 Class-Conditional Pseudo-Labels 最大平方 具有最大平方损失的语义分割域自适应 Class-Imbalance Entropy-Minimization Weight-Rat

使用matlab，计算高光谱图像两个波段的灰度分布，灰度概率以及两幅图像的互信息熵。