MATLAB互信息理论核心函数工具箱发布

资 源 简 介

本工具箱专为互信息理论计算设计，提供离散/连续随机变量的信息熵（香农熵、联合熵、条件熵）及互信息量计算功能，支持多种概率分布类型，适用于信息论研究与数据分析。

详 情 说 明

MATLAB互信息理论核心函数工具箱

项目介绍

本工具箱是一个专门用于实现互信息理论核心计算的MATLAB函数库，提供了一套完整的互信息理论数学计算工具。工具箱涵盖了从基础的信息熵计算到复杂的多维互信息分析，支持多种数据类型和概率分布形式，适用于信号处理、机器学习、神经科学等领域的依赖关系分析。

功能特性

• 全面熵计算：支持香农熵、联合熵、条件熵的精确计算
• 灵活互信息分析：提供标准互信息和归一化互信息计算
• 多分布类型支持：适用于离散型、连续型及混合型随机变量
• 高级分析工具：包含误差估计、置信区间计算和结果验证
• 多维数据处理：可处理高维变量间的互信息关系分析
• 可视化输出：自动生成概率分布图和关系可视化图表

使用方法

基本熵计算

% 计算单变量信息熵 data = randn(1000,1); entropy_value = compute_entropy(data);

% 计算联合熵 data_x = randn(1000,1); data_y = randn(1000,1); joint_entropy = compute_joint_entropy([data_x, data_y]);

互信息计算

% 计算两变量互信息 mi_value = mutual_info(data_x, data_y);

% 计算归一化互信息 nmi_value = normalized_mi(data_x, data_y);

% 带参数的高级计算 options.bins = 50; options.kernel = 'epanechnikov'; mi_advanced = mutual_info(data_x, data_y, options);

概率分布直接输入

% 直接输入概率分布 p_x = [0.3, 0.7]; p_y = [0.4, 0.6]; p_xy = [0.2, 0.1; 0.2, 0.5];

mi_from_dist = mutual_info_dist(p_x, p_y, p_xy);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理大型数据集时建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为工具箱的核心入口点，整合了所有关键功能模块，实现了数据预处理、概率分布估计、熵值计算、互信息量化、结果验证和可视化输出的完整流程。该文件提供了统一的函数接口，能够根据输入数据类型自动选择最优计算方法，并确保计算结果的准确性和可靠性。