图像熵计算过程： 1) 输入一幅图像，并将其转换成灰度图像。 2) 统计出图像中每个灰度阶象素概率。 3) 计算出一幅图像的一维熵。

基于视觉熵的视觉注意计算模型,做视觉注意的人可以看看

这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。

这是一个样本的实验，现将振动信号进行LMD分解，得到分解后的PF分量，在求分量的相关系数啦筛选分量，在求每一个PF分量的样本熵特征，构造一个特征向量，你指的拥有，有帮助的话，希望你好评，谢谢，有问题加我主页qq。

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小波能谱熵代表了信号在各个小波尺度上能量分布的均匀性

信息熵的程序实例 方便初学者的学习 用于特征提取 模式识别 故障诊断

求两数据之间的相对熵，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。它是非对称的。

内附3个常用软件 ：同济大学圧焓值计算软件，Pack 压焓图最新工具包等 以及简要说明文档。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

function weights = EntropyWeight(R) R=[11362.52 0.09 0.16 0.46 248826.93 61764.00 1175.46 13945.94 0.09 0.12 0.46 366749.75 67492.00 2006.30 6494.10 0.09 0.18 0.46 575484.13 55450.00 3179.81 2786.58 0.09 0.37 0.46 240453.22 47127.00 1007.70 3652.31 0.09 0.31 0.46 75097.81 56304.00 327.20 6912.91 0.09 0.16 0.46 644265.29 62325.00 3026.29 2935.47 0.09 1.53 0.46 58023.36 36317.00 524.05 2391.79 0.09 0.50 0.46 85780.50 37608.00 648.44 7819.17 0.09 0.78 0.46 177058.92 33394.00 1017.59 1853.59 0.09 0.53 0.46 111322.02 38794.00 602.38 1808.17 0.09 0.57 0.46 190963.75 40598.00 602.52 2589.79 0.09 0.46 0.46 21279.54 42350.00 193.81 3376.00 0.09 0.47 0.46 36360.11 33247.00 186.12 2579.29 0.09 0.59 0.46 47103.23 35117.00 170.41 2619.82 0.09 0.54 0.46 39441.33 33878.00 173.00 1891.67 0.09 0.62 0.46 26745.35 35603.00 89.49 9801.85 0.09 0.54 0.33 46605.99 68322.00 477.37 2086.82 0.09 0.54 0.33 46392.12 59776.00 214.72 4778.78 0.09 0.54 0.33 46602.17 81910.00 476.95 3513.29 0.09 0.54 0.33 46524.19 59876.00 370.50 3403.71 0.09 0.54 0.33 46441.96 80160.00 276.55 1868.82 0.09 0.54 0.33 46337.36 65905.00 153.04 13158.74 0.09 0.54 0.33 46670.46 65627.00 793.26 14141.25 0.09 0.54 0.33 46726.57 65660.00 905.81 9218.84 0.09 0.54 0.33 46601.10 64136.00 706.10 12796.40 0.09 0.54 0.33 46687.52 59946.00 826.54 5986.84 0.09 0.54 0.33 46725.63 61338.00 932.11 4530.30 0.09 0.54 0.33 46532.35 53579.00 569.98 16752.88 0.09 0.54 0.33 50614.56 77166.00 7292.01 7057.39 0.09 0.54 0.33 46497.62 57925.00 517.08 5511.34 0.09 0.54 0.33 46540.33 59071.00 566.65 2281.52 0.09 0.54 0.33 46428.45 50660.00 443.35 34128.95 0.08 1.01 0.36 18758.94 21599.00 142.45 34741.39 0.08 1.01 0.36 18759.61 21599.00 142.45 24750.51 0.08 1.01 0.36 18757.34 21599.00 142.45 35925.81 0.0