MATLAB数组熵值概率计算工具箱

资 源 简 介

该MATLAB项目提供高效的数组概率分布与熵值计算功能，支持离散/连续数据的概率估计及联合熵、条件熵等复杂熵值分析。内置可视化模块，可快速生成概率分布图，适用于信号处理、数据挖掘等领域的研究与应用。

详 情 说 明

MATLAB通用数组熵值概率计算系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的通用概率分布与熵值计算系统，能够处理任意维度的数值数组，实现概率分布估计和多种信息熵计算。系统集成了先进的概率估计算法和信息论实现，为数据分析、信号处理和机器学习领域提供强大的概率统计分析工具。

功能特性

• 多维数组处理：支持向量、矩阵及高维数组的概率分布计算
• 多模式概率估计：

- 离散数据频数统计法 - 连续数据核密度估计（KDE） - 自定义分箱数量与带宽参数

• 完备熵值计算：

- 信息熵（香农熵） - 联合熵与条件熵 - 支持比特/奈特多种单位输出

• 数据可视化：

- 概率分布直方图与密度曲线 - 熵值分析图表生成 - 统计摘要报告（数据范围、均值、方差等）

使用方法

% 基本概率分布计算 data = randn(1000,1); % 输入数据 prob_dist = calculate_probability(data, 'method', 'kde');

% 熵值计算 entropy_value = calculate_entropy(prob_dist, 'unit', 'bits');

% 可视化分析 visualize_distribution(data, prob_dist); generate_entropy_report(entropy_value);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于高级可视化）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据预处理、概率分布估计引擎、熵值计算算法和结果可视化组件，通过统一的接口实现从数据输入到分析结果输出的完整工作流程，同时提供参数配置界面供用户自定义计算方法和输出选项。