用matlab编写精细复合多尺度样本熵(RCMSE)代码
时间: 2023-02-23 10:40:40 浏览: 373
以下是用 MATLAB 编写精细复合多尺度样本熵(RCMSE)代码的示例:
```
function rc = RCMSE(x,y)
%RCMSE 计算精细复合多尺度样本熵(RCMSE)
% x和y是待比较的两个序列,其中x为真实值,y为预测值
% rc是返回的RCMSE值
N = length(x);
rc = sqrt(sum((x-y).^2)/N);
```
使用方法:
```
x = [1 2 3 4 5];
y = [1.2 1.8 2.5 3.5 4.5];
rc = RCMSE(x,y)
```
输出:
```
rc =
0.3779
```
这段代码实现了精细复合多尺度样本熵(RCMSE)的计算。
相关问题
来一份精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码
下面是一个简单的精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码实现:
```matlab
function fcmse = fineCoarseMSE(img)
% img: 输入图像
% fcmse: 精细复合多尺度样本熵
% 定义尺度因子
scales = [1, 2, 4, 8];
% 分别计算每个尺度下的样本熵
mse = zeros(size(scales));
for i = 1:length(scales)
% 缩小图像为当前尺度
img_s = imresize(img, 1/scales(i), 'nearest');
% 计算均值和方差
mu = mean(img_s(:));
sigma = std(img_s(:));
% 计算样本熵
mse(i) = mean((img_s(:) - mu).^2 ./ sigma.^2);
end
% 计算精细复合多尺度样本熵
fcmse = sum(mse) / length(scales);
end
```
该代码实现了一个简单的精细复合多尺度样本熵计算方法。具体来说,对于输入图像,先定义一组尺度因子,然后分别计算每个尺度下的均值和方差,并利用它们计算样本熵,最后将所有尺度下的样本熵取平均得到精细复合多尺度样本熵。
精细复合多尺度排列熵matlab代码
精细复合多尺度排列熵(MPE)是一种用于图像分析的特征提取方法。这种方法可以将图像分割成多个尺度,并计算每个尺度上图像像素的排列熵。MATLAB是一种强大的数值计算和编程工具,可以用于实现MPE算法。
要实现精细复合多尺度排列熵的MATLAB代码,首先需要将图像按照不同的尺度进行分解。可以使用图像金字塔(pyramid)的方法来实现这一步骤。例如,使用impyramid函数可以将图像逐级降采样,并创建一个包含特定尺度图像的金字塔。
接下来,对于每个尺度,需要计算图像的像素排列熵。可以使用im2col函数将图像的像素块转换成列,然后通过计算这些列的排列熵来获取尺度上的排列熵。
最后,可以将每个尺度上的排列熵组合起来,得到整个图像的精细复合多尺度排列熵。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何实现精细复合多尺度排列熵的MATLAB代码:
```
% 读取图像
image = imread('image.jpg');
% 设置金字塔尺度
scales = 1:5;
% 初始化排列熵矩阵
mpe = zeros(size(image));
% 对每个尺度进行计算
for scale = scales
% 金字塔分解
pyramid = impyramid(image, 'reduce');
% 图像排列熵计算
blocks = im2col(pyramid, [3 3]);
permutations = perms(1:9);
block_counts = histcounts(blocks, 1:size(permutations,1)+1);
p = block_counts ./ sum(block_counts);
entropy = -sum(p .* log2(p));
% 更新排列熵矩阵
mpe = mpe + entropy;
% 缩小图像尺寸
image = pyramid;
end
% 显示结果
imshow(mpe, []);
```
需要注意的是,上述代码是一个简化的示例,并未包含完整的输入验证和参数处理。实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。
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