最小熵

MinCEP是一个使用最小交叉熵进行阈值选择的函数，用于处理2D灰度图像中的非空白空间。该算法根据图像的最小和最大强度计算出ILow和IHigh图像，并输出MinCEP选择的阈值。该实现基于Brink和Pendock的论文，提高阈值选择的精度和效率。例如，您可以使用该函数处理包含轮胎图像的示例：img = imread('轮胎.tif'); [ILow, IHigh, T] = minCEP(img);

多点最优最小熵解卷积（MOMEDA）的 mopeda 代码，挺适合搞振动信号的兄弟们用来做特征提取的。思路是通过最小熵准则，把隐藏在噪声里的冲击信号挖出来，定位故障点比较狠，尤其对轴承类问题挺有效。代码风格还算清爽，运行速度也不错，适合嵌到你现有的 MATLAB 流程里。 mopeda 代码的核心逻辑是根据多个最优点组合来做解卷积，避免了传统方法对参数敏感的毛病。你只要喂进去原始信号，它就能自动找出合适的滤波器，信号一干净，后面搞 FFT、包络都方便。 如果你在做机械故障诊断、信号这类应用，尤其用 MATLAB 做建模仿真，mopeda 算是一个比较实用的利器。哦对了，代码里还有可调参数，适合

利用Spark计算CMIM、MRMR、MIFS等方法的开源库已经相当成熟。作者在仿照Spark MLlib库的特征选择功能基础上，扩展了支持系统信息熵和条件熵计算的方法。需要具体结果时，可直接调用ml.feature中相应的方法。

熵：定义与应用 熵，也称为信息熵，是对随机变量不确定性的度量。 定义：在概率空间上，随机变量 $I(X)$ 的数学期望被称为该随机变量 $X$ 的平均自信息，也称为信息熵或熵，记为 $H(X)$。 信息熵的概念不仅应用于信息论，也在决策树构建和模型评估中发挥着至关重要的作用。

本节将绘制二进制熵函数曲线，并且包含三进制的熵函数图示。二进制熵函数定义为H(p) = -plog2(p) - (1-p)log2(1-p)，而三进制熵函数则为H(p) = -p1log3(p1) - p2log3(p2) - p3*log3(p3)。接下来，我们使用Matlab进行实现。 % 二进制熵函数 p = 0:0.01:1; H_bin = -p.*log2(p) - (1-p).*log2(1-p); H_bin(p==0) = 0; H_bin(p==1) = 0; % 避免计算log(0) % 三进制熵函数 p1 = 0:0.01:1; p2 = 1 - p1; p3 = 0

MATLAB提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。

熵值法优化TOPSIS计算公式，提出改进熵权TOPSIS法，结合定性定量因素对电力营销服务进行评价，验证了该方法的实用性。

熵权法是一种多准则决策方法，通过计算各准则的熵值和权重来进行决策分析。MATLAB提供了便捷的实现工具，可用于快速计算和应用熵权法。这种方法在工程和管理领域得到广泛应用，能有效处理多因素决策问题。

该脚本利用Kozachenko-Leonenko方法对一维日期数据进行熵的点估计。

最大熵搜索的 Matlab 实现，挺适合搞多目标贝叶斯优化的你。MESMO 用的是保守值策略，配合GP-stuff包来跑。核心思想是每次迭代都选信息量最大的点，也就是说，用最值熵去引导优化过程，效率还不错。 作者参考了两个重量级的研究，一个是 Belakaria 的 MESMO，多目标场景下表现挺稳；另一个是 Wang 的 Entropy Search，用在单目标上也蛮有名。代码里引用了部分entropy search的实现，写得还算清爽，适合读代码党。 注意：你得先装好GP-stuff，可以直接用压缩包里的，也可以自己去官网下载最新版本。代码没有做多错误，跑之前记得检查一下路径和依赖。 要是