matlab求波形熵

以下是MATLAB中求波形熵的代码实现：

function WE = waveform_entropy(x)
% 计算波形熵
% 输入参数：
% x：输入信号
% 输出参数：
% WE：波形熵

% 将信号归一化到[-1,1]之间
x = x/max(abs(x));

% 计算信号的希尔伯特变换
hx = hilbert(x);

% 计算瞬时幅度
inst_amplitude = abs(hx);

% 计算瞬时频率
inst_freq = diff(unwrap(angle(hx)))/(2*pi);

% 计算波形熵
WE = -sum(inst_amplitude.^2.*log(inst_amplitude.^2 + eps).*inst_freq);
end

其中，输入参数x为需要计算波形熵的信号，输出参数WE为计算得到的波形熵。

相关问题

matlab求排列熵

在Matlab中，可以使用下面的代码来计算排列熵：

function pe = pec(y, m, t)
    % Calculate the permutation entropy
    % Input: y: time series;
    %        m: order of permutation entropy
    %        t: delay time of permutation entropy
    % Output: pe: permutation entropy
    
    ly = length(y);
    permlist = perms(1:m);
    c(1:length(permlist)) = 0;
    for j = 1:ly - t*(m-1)
        [a, iv = sort(y(j:t:j+t*(m-1)));
        for jj = 1:length(permlist)
            if (abs(permlist(jj,:) - iv)) == 0
                c(jj) = c(jj) + 1;
            end
        end
    end
    c = c(find(c ~= 0));
    p = c/sum(c);
    pe = -sum(p .* log(p));
end

这段代码通过输入时间序列y、排列的阶数m和延迟时间t，计算出排列熵pe。其中，排列熵是根据排列频率来计算的。首先，对时间序列y进行分段，并对每个段内的数据进行排序，然后统计每种排列的频率，最后根据频率计算排列熵。

可以在Matlab中调用这个函数来计算给定时间序列的排列熵。通过修改输入的时间序列和参数m、t，可以根据自己的需求来计算不同的排列熵。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [排列熵matlab实现](https://blog.csdn.net/qq_38444619/article/details/105814194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [排列熵及其matlab实现方法](https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/130678427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab求聚类系数熵

MATLAB提供了许多现成的聚类算法，如K-means、DBSCAN、层次聚类等等。不同的聚类算法可能有不同的聚类系数和熵的计算方法。

下面以K-means算法为例，介绍如何在MATLAB中计算聚类系数和熵。

首先，使用K-means算法对数据进行聚类：

load fisheriris
X = meas;
[idx,C] = kmeans(X,3);

其中，`X`是数据矩阵，`idx`是每个数据点所属的簇的编号，`C`是簇中心的坐标。

然后，可以计算聚类系数：

silhouette(X,idx)

该函数返回每个数据点的轮廓系数，以及所有数据点的平均轮廓系数。

最后，可以计算熵：

p = histcounts(idx,'Normalization','probability');
entropy(p)

该代码将聚类结果`idx`看作一个随机变量，计算其概率分布`p`，然后计算其熵。

需要注意的是，聚类系数和熵的计算方法可能因算法而异，可以根据具体情况选择合适的方法。