带零阶保持器的离散化方法也可看作是用 冲激不变法离散化传递函数为 的广义对象（带有零阶保持器的对象称为 广义对象），即 称为广义对象的脉冲传递函数，一般记为

为了利用信息系统对象在数据空间中分布，通过对对象的模糊聚类，计算每一类在坐标轴上的统计值。利用正态概率分布特性，引入重叠度和空隙度选取合适的概率，确定最优的区间端点，实现连续属性离散化。

离散化方法 双线性变换 预修正双线性变换 几种变换方法小结

基本用法 目前支持三个或更少变量的信息度量。基本用例是将每个变量的数据数组传递给每个函数。这些将被离散化。 也可以传入频率（如果数据已经离散化）或概率（如果概率已知或已经估计） - 见下文。 配置选项 可以将以下关键字参数传递给每个函数： estimator (String) 估计概率分布的估计器 "maximum_likelihood"（默认） "miller_madow" "dirichlet" "shrinkage" base (Number) 对数的底，即熵的单位 2（默认） mode (String) 离散化方法 "uniform_width"（默认） "uniform_count" "bayesian_blocks" number_of_bins (整数) 0（默认） get_number_of_bins (Function) 用于计算 bin 数量的自定义函数（仅在number_of_binsis时使用0） get_root_n（默认） 特定于 Estimator 的配置选项 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

连续系统离散化方法

连续传递函数离散化的方法与原理。讲述如何将连续的模拟域的传递函数离散到数字域的几种方法。介绍比较详细，包括方法原理及各种方法的优缺点

主要介绍七种不同的离散方法 SIT RIT FE 、BE 、TZ 、ATZ 和 TSSIT 方法

常用连续系统采样离散化方法总结，如双线性变换