匿名matlab代码用于熵分析的 Matlab 代码 这是我们对各种熵分析方法的实现。 使用我们的代码进行研究时，请引用以下论文： Radhagayathri K. Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 近似熵分布：一种理解短期 HRV 信号不规则性的新方法。 非线性动力学，第 1-15 页，2016 年。 Radhagayathri K Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 使用样本熵分布了解短期 HRV 信号的不规则特性。 IEEE 跨生物医学工程，2018 年。 接触： Radhagayathri K Udhayakumar 博士，

使用熵权法求解权重，求解权重的一种方法，方便，好用

1、 实现了隶属度计算 2、将熵权法与层次分析法相结合 3、层次分析法分别实现了特征根法、算术平均法、开根法

matlab信息熵代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x代

保守值法matlab代码简单模拟 用于测试大脑功能连接方法的模拟（和分析）代码 在出版物中使用这些模拟时，请引用：Cole，Yang，Murray，Repovs，Anticevic，“功能连通性的变化作为共享信号动力学”，《神经科学方法杂志》， 联系人：迈克尔·科尔（Michael W. Cole）， 可以使用以下命令在R中运行代码： 来源（'CorrelationVsCovarianceSim.R'） 来源（'CorrelationVsCovarianceSim_WithOtherMeasures.R'） 在运行代码之前，请确保已安装R（例如RStudio），并且已安装以下R软件包：ggplot2，sapa，plyr，entropy，grid 还包括用于MATLAB的仿真框架的替代版本：CorrelationVsCovarianceSim_matlab.m

针对复杂图像的分割问题，提出一种基于生物地理学优化（biogeography-based optimization，BBO）算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式，并将此推广到多阈值分割，以求得多个极值提高分割效果。由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题，引入BBO算法的思想，实现对多个阈值快速精确的寻优。最后，对标准图像进行分割以验证该算法，结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。

matlab提取文件要素代码传递熵部分信息分解 针对单个试验的时间序列输入矩阵或包含与多个试验对应的多个矩阵的输入像元，计算传递熵的部分信息分解（PID）。 冗余部分信息项由Timme等人（2016年）描述的最小信息函数给出。 目录 依存关系 MATLAB R2019a：此处找到的所有函数均为.m文件。 调用了各种MATLAB内置函数。 用法 我们用时间序列/峰值训练来识别神经元。 要计算所有可能的神经元三元组的传递熵PID，请使用3个必填参数调用TE_PID.m ：输出文件名，矩阵或单元格以及正整数时延。 对于包含用于多个试验的多个矩阵的输入像元，输入像元必须为一维。 每个矩阵或单元格列应包含单个神经元的整个时间序列，即，列应代表神经元，而行则代表递增时间的观察值。 （可选）提供要为其计算PID的神经元三重态索引的列表。 否则，将为所有可能的三元组计算PID。 （可选）提供正整数时间分辨率，以便对输入数据进行分时。 输出被写入一个单独的文件。 7列按升序表示： target_index ， source1_index ， source2_index ， synergy ，冗余， un

信息量与信源熵思维导图

首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。

由于医学图像会同时含有物体边缘、物体阴影与噪声, 针对于医学图像边缘检测中很难从噪音或者微小几何特征中区分出精确边缘的问题, 本文提出了一种基于超熵的检测嘈杂医学图像边缘的算法，引入超熵系数,通过适当确定超熵的参数值，不仅可以抑制噪声，还可以适应图像的不同边缘检测。通过试验，发现所提出的算法相对于其他方法性能具有明显的提高,运行时间缩短至80%。