计算多变量、多尺度排列熵的Matlab开发函数mmPerm(X,tau,m,varargin)

这个程序是为了计算信号复杂度而设计的，利用多尺度排列熵进行分析。

排列的等级是指其域集中被排列'sigma'移动的元素数量。在matlab开发中，'permrank(sigma)'函数用于查找排列'sigma'的等级。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

条件熵是指在给定其他离散变量时，计算离散变量的熵。在MATLAB开发中，可以通过ConditionalEntropy函数实现给定X计算Y的条件熵（以位为单位）。具体计算方法为H = ConditionalEntropy(Y, X)，其中H表示Y在给定X条件下的熵。Y和X分别表示因变量和自变量，注意每个不同值都被视为唯一符号。例如，对于样本量较小的情况下，估计的熵值略小于真实值。

在这个项目中，我们将使用Matlab的pinv函数实现具有多个变量的线性回归，以预测房屋价格。任务描述如下：假设您正在出售房屋，并且希望确定一个合理的市场价格。为了达到这个目的，我们首先收集了有关最近房屋出售情况的数据，并且对房屋价格进行了建模。数据集ex1data2.txt包含了俄勒冈州波特兰市的房屋价格训练集，其中第一列是房屋大小（平方英尺），第二列是卧室数量，第三列是房屋价格。我们将使用梯度下降和Matlab的pinv函数两种方法来解决这个问题。特征归一化是实现过程中的一部分。数据加载后，我们将显示数据集中的前10个样本值。

此代码示例展示了如何使用最速下降法求解多变量函数的最小值。代码中包含一个示例函数 -(3x1+x2+6x1x2-2(x1^2)+2*(x2^2))，并展示了如何计算其Hessian矩阵、梯度和特征值。代码还演示了如何迭代找到函数最小值，并在每次迭代中更新变量的值。

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

使用MATLAB开发的函数computeCohen_d(x1, x2, varargin)用于计算两个样本x1和x2的Cohen's d效应大小。函数支持处理独立样本和配对样本。根据Cohen和Sawilowsky的标准，效应大小从很小（d = 0.01）到巨大（d = 2.00）不等。这一工具有助于研究者评估实验结果的效应量。

MATLAB提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。