吉尔伯特·香农·里德斯 Gilbert-Shannon-Reeds模型的Python实现，用于洗牌。 从维基百科： 在混洗纸牌的数学中，吉尔伯特-香农-里德斯模型是浅滩混洗排列的概率分布，据报导该分布与实验观察到的人类混洗结果非常匹配，并为以下建议提供了基础：为了彻底随机化纸牌，应将纸牌打七遍。 纸牌被切成两个小包...，一次将一张纸牌从其中一个纸包的底部反复移动到洗牌后的纸牌的顶部。 在这里，我们实现了吉尔伯特-香农-里德斯模型，并验证了七次改组的建议。

费诺编码matlab代码fano Shannon-Fano和Huffman编码使用Matlab应用设计器 文本编码使用shannon-fano和huffman算法来显示两者之间的差异。 还使用这两种算法进行图像压缩。 这是一个Matlab应用程序（使用Matlab App设计器和Photoshop设计）。 即将上载视频，以演示其工作原理。

函数包括广延香农和非广延萨利斯、护送萨利斯和仁义熵。 函数名称以 K_q_ 开头表示相对熵所有七个功能的用法： 如果我们假设 DATA 是 M*N 的矩阵。 那么格式应该是sum(DATA(:,i))=1,for i=1:N，N是时间序列的长度

介绍 densityMetrics是一个python库，用于计算各种浓度，多样化和不平等指数。 该库实现了所有众所周知的不平等和集中度指标的计算。 您可以使用浓度指标 访问浓度，不平等和多样性指标和指标的详尽收集 以json和csv格式执行文件输入/输出 通过引导程序以置信区间计算索引 使用matplotlib进行可视化 关键信息 作者： 执照：麻省理工学院 数学文档： 代码文档： 开发网站： 一般讨论： 打包特定聊天： 注意：concentrationMetrics仍在积极开发中。 如果遇到问题，请在我们的github存储库中提出问题 实施指标一览表 《提供了已实施指标（指标）及其关系的概述。 以下列表为每个实施索引提供了更具体的文档URL： 埃里森-格莱瑟指数 基尼指数 泰尔指数 汉娜·凯指数 胡佛指数 Herfindahl-Hirschman指数和相关的指数，例如Simpso

The aim of this book is to develop from the ground up" all of the major exciting preand post millenium developments in the general area of study known as quantum Shannon theory As such we spend a signicant amount of time on quantum mechanics for quantum information theory Part II we give a careful study of the important unit protocols of teleportation super dense coding and entanglement distribution Part III and we develop many of the tools necessary for understanding information transmission or compression Part IV Parts V and VI are the culmination of this book where all of the tools developed come into play for understanding many of the important results in quantum Shannon theory">The aim of this book is to develop from the ground up" all of the major exciting preand post millenium developments in the general area of study known as quantum Shannon theory As such we spend a signicant amount of time on quantum mechanics for quantum information theory Part II we giv [更多]

基本压缩解压功能大全.包括Huffuman算法,RLE算法,LZ算法,rice算法,shannon算 法.带有测试文件.

费诺编码matlab代码fano Shannon Fano编码技术（使用Matlab） 在数据压缩领域，以Claude Shannon和Robert Fano的名字命名的Shannon-Fano编码是一种基于一组符号及其概率（估计或测量）构造前缀码的技术。 从不能达到霍夫曼编码这样的最低预期代码字长的意义上说，它是次优的。 但是，它仍然保证所有代码字的长度都在其理论理想值的一点以内，即logP（x） （来源： ） 笔记： SHANNON_FINAL.m代码采用静态输入。 SHANNON_FINAL_DYNAMIC.m代码从用户处获取动态输入。

%由来自菲律宾马尼拉的 Jamil Kasan 制作%input = 出现或概率的行矩阵，例如 ss=[1 3 4 5] 或%ss=[0.4 0.3 0.2 0.1] %outputs = 码字串，平均码字长度 试试它的可信度，播放sf encoder（需要改变ff7.txt的位置） sfencoderkasan 是 shannon-fano 编码器的函数文件它的输入是出现次数或概率的行矩阵它的输出是codex，它是码字，T是平均码字长度

香农法诺 该脚本实现了 Shennon-Fano 编码算法。 有关更多详细信息，请查看 wiki 页面： 此外，脚本计算了一些额外的信息： H_max -> 最大熵消息源 h -> 消息源的熵 l_cp -> 代码字母中二进制数字的平均个数 K_c.c. -> 静态压缩系数 K_o.э。 -> 相对效率系数 脚本可以接受： 需要加密的整个消息 指示涉及字母及其频率的字典 注意：脚本仅使用二进制编码构建代码

shannon_entropy 计算图像的香农熵 安装 $ pip install shannon_entropy