计算两组信号互信息熵值的算法

资 源 简 介

计算两组信号互信息熵值的算法

详 情 说 明

互信息熵是信息论中衡量两个随机变量之间统计依赖性的重要指标，在信号处理、神经科学和机器学习领域广泛应用。计算两组信号的互信息熵值通常包含以下核心步骤：

概率分布估计 首先需要分别计算两组信号的边缘概率分布以及它们的联合概率分布。对于连续信号，通常采用直方图统计或核密度估计进行离散化近似；对于离散信号则可直接统计各取值出现的频率。

熵值计算 根据概率分布分别计算两组信号的香农熵（即单个变量的不确定性），公式为求和符号内概率与对数概率的乘积。联合熵则基于联合概率分布以相同方式计算。

互信息推导 互信息的本质是两个变量熵的和减去它们的联合熵，反映的是已知一个变量后对另一个变量不确定性的减少量。若结果趋近于0，说明信号相互独立；正值则表示存在统计关联。

在MATLAB中，可调用内置的`entropy`函数配合直方图统计快速实现，或使用工具箱如`MIToolbox`中的现成函数。实际应用中需注意信号采样长度对概率估计精度的影响，以及是否需要归一化处理便于不同数据的比较。