置换熵

PEeq函数有效地计算置换熵，用于最大重叠滑动窗口中绑定等级的序号模式。该工具箱提供了基于序号模式的一系列度量。

Matlab不仅提供了对2D数组的传统转置操作，还能针对ND数组进行更复杂的置换处理。这种功能不仅仅限于简单的行列转置，而是可以灵活应对各种多维数据结构。

熵：定义与应用 熵，也称为信息熵，是对随机变量不确定性的度量。 定义：在概率空间上，随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息，也称为信息熵或熵，记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论，也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

本节将绘制二进制熵函数曲线，并且包含三进制的熵函数图示。二进制熵函数定义为H(p) = -plog2(p) - (1-p)log2(1-p)，而三进制熵函数则为H(p) = -p1log3(p1) - p2log3(p2) - p3*log3(p3)。接下来，我们使用Matlab进行实现。 % 二进制熵函数 p = 0:0.01:1; H_bin = -p.*log2(p) - (1-p).*log2(1-p); H_bin(p==0) = 0; H_bin(p==1) = 0; % 避免计算log(0) % 三进制熵函数 p1 = 0:0.01:1; p2 = 1 - p1; p3 = 0

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。

在电子信息课程中，MATLAB的置换操作对于解决问题起着关键作用。通过subs函数，可以轻松替换符号表达式中的变量或表达式，例如将'asin(x)+5'中的'sin(x)'替换为'y'。同时，也可以直接替换具体数值，比如将表达式中的参数'a'和变量'x'分别设定为2和π/3。此外，MATLAB还支持对函数进行积分操作，如对'asin(x)+5'关于'a'的积分。

熵权法是一个蛮实用的多指标决策方法，用来从一堆复杂数据中提取出关键指标的权重。这段代码通过港口研发投入的数据，使用熵值法来确定各个指标的权重，挺适合用来做这类的项目。如果你对数据、决策模型这些感兴趣，可以尝试一下，代码写得简洁，易于理解和修改。嗯，基本上就是把数据归一化后，计算熵值，再利用熵值来确定权重。MATLAB环境下运行也比较方便，几乎零门槛。如果你刚好在做类似的项目，可以直接拿来用，效果挺不错的哦！

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

该脚本利用Kozachenko-Leonenko方法对一维日期数据进行熵的点估计。