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。

matlab mutualinfo函数源码

MATLAB 中的 mutualinfo 函数用于计算两个信号之间的互信息。其源码如下：

function [mi, hx, hy] = mutualinfo(x, y, nbins)
% 计算两个信号之间的互信息
% 输入参数：
%   x: 第一个信号
%   y: 第二个信号
%   nbins: 直方图的 bin 数量
% 输出参数：
%   mi: 互信息
%   hx: 第一个信号的熵
%   hy: 第二个信号的熵

% 计算直方图
hxy = hist3([x(:) y(:)], [nbins nbins]);

% 计算边际概率密度分布
hx = sum(hxy, 2);
hy = sum(hxy, 1);

% 计算联合概率密度分布
p = hxy / numel(x);

% 计算熵
hx = -sum(hx.*log2(hx + eps)); % 第一个信号的熵
hy = -sum(hy.*log2(hy + eps)); % 第二个信号的熵
hxy = -sum(p(:).*log2(p(:) + eps)); % 联合熵

% 计算互信息
mi = hx + hy - hxy;
end

该函数首先计算两个信号的直方图，然后计算它们的边际概率密度分布和联合概率密度分布，最后根据熵的公式计算互信息。需要注意的是，eps 是一个很小的数，用于避免出现对数运算中的除零错误。