香农熵matlab代码

根据提供的引用内容，可以看出香农熵的MATLAB代码主要用于计算图像的熵值，以及实现基于香农熵的多级阈值图像压缩算法。其中，引用中的MATLAB代码研究了不同bin数目对香农熵的影响，引用提供了局部香农熵的MATLAB代码，而引用则总结了基于香农熵的多级阈值图像压缩算法的实现方法。如果您需要使用这些代码，建议您先仔细阅读相关论文和代码注释，以确保正确使用和理解。

相关问题

功率谱香农熵 matlab

根据提供的引用内容，可以使用MATLAB来计算功率谱熵。可以使用genFeatureEn函数来计算功率谱熵，该函数接受数据和特征类型作为输入参数。以下是一个示例代码：

data = [1, 2, 3, 4, 5]; % 输入数据
fea = genFeatureEn(data, {'eE'}); % 计算功率谱熵
disp(fea); % 输出功率谱熵结果

这段代码将计算输入数据的功率谱熵，并将结果打印出来。请注意，这只是一个示例，你需要根据你的实际数据和需求进行相应的修改。

matlab香农熵代码

以下是基于MATLAB的香农熵计算代码示例：

function H = shannonentropy(X)
% 香农熵计算函数
% X: 输入数据向量

% 计算数据向量中所有出现过的元素及其出现次数
[uniqueVals, ~, uniqueCounts] = unique(X);
counts = accumarray(uniqueCounts, 1);

% 计算香农熵
p = counts / numel(X);
H = -sum(p .* log2(p));
end

示例用法：

X = [1 2 2 3 3 3 4 4 4 4];
H = shannonentropy(X); % H = 1.8464