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

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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。

写一个matlab计算香农熵的代码函数

function H = shannon_entropy(data)
%计算香农熵
%输入参数：data为一个向量或矩阵，表示样本数据
%输出参数：H为样本数据的香农熵

if ~isvector(data)
error('输入参数必须是一个向量或矩阵');
end

%计算数据中不同取值的概率
p = hist(data(:),unique(data))/numel(data);
%计算香农熵
H = -sum(p.*log2(p));
end