互信息MI matlab 代码

以下是计算互信息（MI）的 MATLAB 代码：

function mi = mutualInformation(X,Y)
% 计算两个随机变量X和Y的互信息（MI）
% 输入参数：
% X: 第一个随机变量，向量或矩阵
% Y: 第二个随机变量，向量或矩阵
% 输出参数：
% mi: 互信息（MI）

% 将X和Y转换为行向量
X = X(:)';
Y = Y(:)';

% 计算X和Y的边缘概率分布
pX = histcounts(X,'Normalization','probability');
pY = histcounts(Y,'Normalization','probability');

% 计算X和Y的联合概率分布
pXY = histcounts2(X,Y,'Normalization','probability');

% 计算互信息
mi = 0;
for i = 1:numel(pX)
    for j = 1:numel(pY)
        if pXY(i,j) > 0
            mi = mi + pXY(i,j)*log2(pXY(i,j)/(pX(i)*pY(j)));
        end
    end
end

在上述代码中，我们首先将输入的随机变量 X 和 Y 转换为行向量。然后，我们使用 `histcounts` 函数计算 X 和 Y 的边缘概率分布，使用 `histcounts2` 函数计算 X 和 Y 的联合概率分布。最后，我们使用互信息的定义计算互信息。需要注意的是，当联合概率分布中的某个元素为零时，互信息的计算是无意义的。因此，我们在计算互信息之前需要加上一个判断条件。