matlab代码实现平均互信息函数

资 源 简 介

matlab代码实现平均互信息函数

详 情 说 明

平均互信息是信息论中衡量两个随机变量之间依赖关系的有效工具，特别适用于分析时间序列数据的相关性。在MATLAB中实现这一功能时，需要重点关注概率分布估计和联合熵的计算逻辑。

核心实现思路 数据预处理：将连续时间序列离散化为直方图 bins，这是计算概率分布的前提。需注意bin宽度选择会影响结果精度。 概率估计：使用histcounts函数分别计算两个序列的边缘概率分布和联合概率分布。 熵计算：根据概率分布计算单个序列的香农熵（H(X), H(Y)）及联合熵H(X,Y)。注意处理概率为0的边界情况。 互信息合成：最终结果通过公式I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y)得出，反映变量间共享的信息量。

优化方向 采用核密度估计替代直方图可提升连续数据精度 对于长序列可考虑滑动窗口分段计算 添加参数验证确保输入序列等长

该函数在神经信号分析、气象数据关联检测等领域有重要应用价值。实现时需平衡计算效率与统计准确性。