基于MATLAB的双信号互信息熵高效计算系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现两组信号间的互信息熵快速计算，集成数据预处理与归一化功能，通过可视化界面直观展示信号间的统计相关性，适用于生物信息、通信等多个领域。

详 情 说 明

基于MATLAB的双信号互信息熵计算系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB的双信号互信息熵计算系统，能够高效量化两个随机信号之间的统计相关性。系统通过MATLAB内置函数和优化算法，提供了完整的互信息熵计算解决方案，包括数据预处理、概率密度估计、互信息计算和结果可视化。该系统适用于信号处理、神经科学、机器学习等多个领域的数据相关性分析需求。

功能特性

• 多格式输入支持：支持双通道一维数值信号数组（N×2矩阵或两个独立一维数组），可读取MAT文件(.mat)、文本文件(.txt)、CSV文件(.csv)
• 灵活参数配置：可设置信号采样频率、数据分段长度、概率估计方法（直方图/核密度）
• 自动数据预处理：内置数据归一化和预处理功能，确保计算准确性
• 高效熵值计算：采用优化的互信息熵计算算法，保证计算效率和精度
• 丰富输出选项：

- 互信息熵数值结果（double类型标量） - 概率分布可视化（联合概率分布图、边缘分布图） - 详细计算报告（输入参数、中间计算结果、统计显著性指标） - 多格式输出支持：命令行显示、Excel报表、图片文件(.png/.fig)

使用方法

1. 准备输入数据：准备待分析的双通道信号数据文件或数组
2. 配置计算参数：设置采样频率、分段长度、概率估计方法等参数
3. 执行计算分析：运行主程序开始互信息熵计算
4. 查看分析结果：在命令行查看熵值结果，或通过生成的可视化图形和报告进行深入分析
5. 导出结果：根据需要将结果导出为Excel报表或图片文件

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐工具箱：Signal Processing Toolbox（用于高级信号处理）
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大型数据集）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

系统的主程序文件整合了完整的互信息熵计算流程，包含数据加载与格式验证、参数配置与预处理、概率密度分布估计、互信息熵核心计算、结果可视化生成以及多种格式的报告输出等核心功能。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整分析流程顺利执行。