针对心音分段中存在的分段结果容易受心杂音干扰的问题,改进了基于香农能量的心音分段算法。先用小波变换对心音信号进行预处理,消除环境噪声和高频杂音的影响,再计算信号的高阶香农熵,并以此作为信号包络,抑制低频杂音的干扰,最后根据生理知识对包络进行分段,确定分段边界。利用本算法对包含正常和异常心音的实验数据进行分段,正确分段率达96％以上。

包含常见的几种熵函数（样本熵，香农熵，样本熵，模糊熵）的MATLAB代码。

图像压缩是图像传输和存储中最重要的步骤之一。 大多数最先进的图像压缩技术都是基于空间的。 在此代码中，基于多级图像阈值实现了基于直方图的图像压缩技术。 图像的灰度等级分为几组清晰的概率分区。 香农熵用于衡量清晰分组的随机性。 熵函数使用流行的称为差分进化的元启发式进行最大化，以减少优化目标值的计算时间和标准偏差。 该算法在： 保罗，S。 Bandyopadhyay, B.，“一种基于使用香农熵和差分进化的多级图像阈值的图像压缩新方法”，学生技术研讨会 (TechSym)，2014 年 IEEE，第 56,61 页， 2014年2月28日-2014年3月2日doi：10.1109/TechSym.2014.6807914 如果您使用此代码，请引用这篇论文。

matlab开发-香农熵和非扩展熵。香农·沙利斯、仁义、护航·沙利斯熵和相对熵

matlab图像分割肿瘤代码基于熵的医学影像学可视化工具 该代码提供了用于可视化牙龈纤维的工具。 它提供了后处理算法，可以过滤纤维并选择带有神经和肿瘤的3D场景中的最佳视点。 输入数据 该代码获取的输入数据是由描记软件产生的描记纤维文件。 数据格式可以是Mrtrix tck文件或DSIstudio txt文件。 如果纤维是由Mrtrix生产的，请确保使用体素坐标。 要将结果转换为体素坐标，可以使用Mrtrix的tckconvert函数，如在Shell文件夹中找到的Shell脚本中所述。 如果要向可视化添加片段（例如肿瘤），则必须以nifti格式将其作为二进制图像提供。 使用DSIstudio进行的细分与代码兼容，但是任何其他细分都可能导致错误的放置。 在“数据”文件夹中提供了跟踪的颅神经和颅骨肿瘤分割的样本数据。 筛选 提出了一种基于弹力纤维熵计算的滤波算法。 主文件中提供了使用此算法的示例。 要执行过滤，必须首先使用Entropy / entropy_matrix函数计算纤维的熵。 然后，运行Filtering / filter_nerve删除对于可视化而言意义不大的纤维。 您必须提

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

香农代码的matlab Local_Shanon_Entropy LSE-局部香农熵-此Matlab代码用于查找块大小熵。 注意：如果您在系统或项目中使用我的代码，则应始终引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Entropy calculating function : entr.m Local shanon entropy function : lse.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> BY JITHIN K C <<<<$$$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@ for any queries contact: jithinkc22@gmail.com

这个包提供了一组从符号动力学计算熵的方法。 有一些方法可以计算不同表示中给定数据向量的所有序数模式，即置换和逆向量表示以及我们的新方法，即二进制向量表示。 对于每个表示，我们给出了两种算法，一种简单地遍历数据向量并按顺序计算模式，另一种利用前面模式的重叠序数信息并连续计算它们。 后一种方法显着提高了速度。 我们使用新引入的二元向量表示来计算一整套熵：让 D<=52 给定，然后我们计算所有经验香农熵 H(d,m) 为 d 阶和长度为 m 的序数词，其中 d+m -1<=D。 H(d,1)/d 给出了众所周知的经验排列熵。 我们提供了一个计算序数模式本身的熵计算函数以及一个将预先计算的模式作为输入的函数。 我们的方法允许比许多其他程序更高的模式顺序值。

香农算法使用香农熵度量运行边缘检测器方法。 .zip 文件夹包含三个文件，主文件（香农算法）、边缘检测器文件和阈值文件。 您将需要所有三个文件。 要边缘检测灰度图像，请在主文件中输入文件名，然后单击运行。 基于香农熵的边缘检测器是一种受生物多样性措施启发的新方法。 希望对你有帮助。 下面是来自边缘检测器程序的代码片段。 它使用 3x3 窗口。 % 边缘检测器函数 [g]=EdgeDetector_procedure(f); [行列]=size(f); g=f; 米 = 3; n = 3; a0 = (m-1)/2; b0 = (n-1)/2; 对于 y = b0+1 : column-b0; 对于x = a0 + 1：row-a0; 总和 1 = 0; 对于 k=-b0:b0; 对于j = -a0：a0; if ( f(x,y) == f (x+j,y+k) ) sum1=sum1

https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/119943750 计算香农熵练习所需数据