说明：斯坦福大学的原始对偶内点法软件包，权威之作！

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说明：应用背景计算关联维数，熵，最大Lyapunov的Matlab程序，需要使用的Tisean工具包可在http://www.mpipks-dresden.mpg.de/~tisean/下载关键技术计算时间序列的关联维数，熵，最大Lyapunov等混沌特征参数，其中，关联维数和熵采用计算关联积分的方式得到...

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说明：基于极化熵，极化散射角，以及反熵的whishart聚类，还提供了freeman分解的代码

sar-聚类 sar-分解 SAR SAR分解 SAR-MATLAB

说明：属性约简的matlab代码：实现了基于信息熵、模糊信息熵；这些算法可以同时处理离散变量和数值变量，无须离散化。

基于熵离散化 信息熵约简 MATLAB-信息熵 模糊熵-代码 信息熵离散化

说明：贝叶斯（Bayesion）机器学习相互信息。用于求取熵、联合熵等。改进后可用于随机反演

inversion-matlab 贝叶斯 贝叶斯-matlab Data-mining Bayesian

说明：根据图像四个方向的共发矩阵，求取四个灰度共发矩阵的熵，求熵的均值生成特征矩阵，通过聚类分析实现图像的纹理分割。

纹理特征 灰度分割 matlab纹理分割 特征图像生成 纹理分割-matlab

说明：自己编写的图像质量评价函数，包括方差、平均梯度、模糊熵、信息熵

图像梯度 模糊熵-图像 matlab,平均梯度 matlab平均梯度 图像平均梯度

说明：把HHT和神经网络结合起来，识别出是否故障。对于HHT变换，这里用到的是它的IMF分解，然后用能量理论来判别哪些模组是虚假分量，哪些是是真实分量。对于EMD分解后的谱进行特征提取 ，利用的理论基础就是模糊熵。计算出真实 分量的模糊熵，作为输入层；输出层为两个神经元，为0（故障 ）1（正常 （正常 ）...

EMD-特征提取 emd-熵 imf能量 分解-变换 故障特征

说明：计算kl散度，信息熵，是随机变量或整个系统的不确定性。熵越大，随机变量或系统的不确定性就越大。 相对熵，用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。 交叉熵，用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小。 相对熵=交叉熵-信息熵

散度计算 不确定性 相对熵 分布差异 系统不确定性