matlab mi函数

MATLAB 中的 `mi()` 函数用于计算两个变量之间的互信息。其函数语法如下：

I = mi(X, Y)

其中，`X` 和 `Y` 是两个向量、矩阵或图像，`I` 是互信息值。

在计算互信息之前，需要首先对数据进行离散化处理，然后计算联合概率分布和边缘概率分布，并使用熵的定义计算联合熵和边缘熵，最后使用互信息的定义计算互信息。

下面是一个计算两个向量之间互信息的示例：

% 生成两个随机向量
X = randi([0, 1], 1, 100);
Y = randi([0, 1], 1, 100);

% 计算互信息
nbins = 2; % 离散化的 bin 数量
I = mi(X, Y, nbins);

% 显示结果
disp(['互信息为：' num2str(I)]);

其中，`nbins` 是离散化的 bin 数量，这里设置为 2 表示将变量离散化为 0 和 1 两个值。

相关问题

matlab scale函数

在MATLAB中，没有直接的scale函数。但是你可以使用imresize函数来对图像进行缩放。例如，你可以使用以下代码将图像I缩小0.5倍：

reduceI = imresize(I, 0.5);

你也可以使用imresize函数将图像放大1.5倍：

enlargeI = imresize(I, 1.5);

这些代码将生成缩小或放大后的图像，并通过imshow函数显示出来。你还可以使用size函数获取图像的行列大小，并在命令窗口显示出来。例如，通过以下代码可以获取原图像I的行列大小：

MI = size(I);

然后，你可以使用MreduceI和MenlargeI分别获取缩小和放大后图像的行列大小。

用matlab作出互信息的二维曲线中mi函数是什么

在 MATLAB 中，互信息的计算可以使用 `mi` 函数。该函数的语法如下：

I = mi(X,Y)

其中，`X` 和 `Y` 是两个等长的向量或矩阵，表示两个随机变量的观测值。`I` 是互信息的值。

另外，如果你想要绘制互信息的二维曲线，可以使用 `mi2d` 函数。该函数的语法如下：

[I, x, y] = mi2d(X,Y)

其中，`X` 和 `Y` 是两个等长的向量或矩阵，表示两个随机变量的观测值。`I` 是一个矩阵，表示互信息的二维曲线。`x` 和 `y` 分别是矩阵 `I` 的行向量和列向量，表示 `I` 矩阵中每个元素对应的横坐标和纵坐标。你可以使用 `surf` 函数将 `I` 矩阵可视化为一个二维曲面。