基于信息熵的属性约简算法将数据存保存在excel文件中（新建文件默认有三个表单，删除后两个，只保留第一个。
）然后文件另存为txt格式，保存类型为文本文件(制表符分隔)(*.txt)元组最大个数为200，属性个数为50.（可以修改源代码）测试的例子一个是论文里的实例，一个是网上的实例。
网页保存为pdf在文件夹里源代码打包在压缩包

随机数熵评估标准NIST.SP800-90B源代码。
近似熵最小熵

提出了一种结合最小误差熵和最优控制策略开发的具有不确定计量延迟的半导体Craft.io运行控制方法。
在大多数半导体Craft.io中，上一次运行的产品质量数据在下一次运行开始之前通常不可用。
因此，校正步骤通常被延迟一批次或更多，并且延迟的持续时间具有随机特性是不确定的。
再加上不正确的过程模型，即使使用指数加权移动平均值（EWMA）控制器，延迟也可能导致过程输出的显着变化。
从概率的角度出发，提出了一种处理不确定的计量延迟的新方法。
首先要重新检查运行控制系统的基本原理，然后通过将熵（或信息势）和跟踪误差的平均值与控制输入能量的约束相结合来给出创新的性能指标。
针对扰动和时延不是高斯的过程，提出了一种基于概率密度函数（PDF）的最优控制算法，并对算法的稳定性进行了分析。
另外，所提出的控制策略的方法被扩展为包括递归PDF估计和在线实时实施。
本文还包括钨化学气相沉积Craft.io的最小熵控制的仿真示例，以说明该方法。
此外，通过对常规EWMA方法和提出的方法进行比较，以显示我们提出的方法的优点。

排列熵的matlab程序，可用于机械的故障诊断、轨迹预测的准确性的判断、医疗生理信号的判断。

版本Version3.4.3,November2020参考论文https://www.docin.com/p-1506185737.html(MAXENT最大熵模型在预测物种潜在分布范围方面的应用_张路)双击.bat文件就可以使用，只需要传入物种和坐标的csv文件和生物气候变量地图.asc文件就可以进行预测

哈夫曼编码(HuffmanCoding)，是一种熵编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。
本实验实现了如下功能：（1）产生[0255]范围内均匀分布、正态分布、拉普拉斯分布的三组离散随机整数。
每组数据个数为1920×1080，并对这三组数据分别进行哈夫曼编码和解码。
计算熵和码字的平均码长。
（2）将彩色图像的像素R、G、B值作为独立符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字平均码长。
（3）将彩色图像的像素R、G、B值作为联合符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字的平均码长。

针对现有基于信道特征量化的密钥生成方法无法同时保证生成密钥的强度与系统的有效性，表现为密钥熵率低或不一致率高的问题，提出了一种基于信道特征量化的自适应密钥生成方案，利用密钥速率的上界函数曲线近似实际曲线，在保证一致率的前提下提高信道特征的量化精度，增加生成密钥的熵率；
在此基础上依据接收导频信号的信噪比选择生成密钥熵率较大的协商方案。
仿真结果表明，利用所提方案生成密钥可以保证密钥强度与系统的有效性。

运用MATLABR2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。
以纸作为纹理分析的对象。
首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。
所用图像的灰度级为256。
为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。
计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。
对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。

文章作者写的matlab源代码，该文章发表在DigitalSignalProcessing:Ke-KunHuang,HuiLiu,Chuan-XianRen,Yu-FengYuandZhao-RongLai.Remotesensingimagecompressionbasedonbinarytreeandoptimizedtruncation.DigitalSignalProcessing,vol.64,pp.96-106,2017.(http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2017.02.008)遥感图像数据非常广泛，因此需要通过空间设备上的低复杂度算法进行压缩。
具有自适应扫描顺序（BTCA）的二叉树编码是一个的有效算法。
然而，对于大规模遥感图像，BTCA需要大量的内存，而且不能随机存取。
在本文中，我们提出了一种基于BTCA的新的编码方法。
小波图像首先划分为几个块，并由BTCA单独编码的。
根据BTCA的属性，仔细选择每个块的有效截断点，以优化速率失真的比例，从而获得更高的压缩比、更低的内存要求和随机访问性能。
由于没有任何熵编码，所提出的方法简单快速，非常适合于空间设备。
对三个遥感图像集进行实验，结果表明它可以显着提高PSNR、SSIM和VIF，以及主观视觉体验。
Theremotesensingimagedataissovastthatitrequirescompressionbylow-complexityalgorithmonspace-borneequipment.Binarytreecodingwithadaptivescanningorder(BTCA)isaneffectivealgorithmforthemission.However,forlarge-scaleremotesensingimages,BTCArequiresalotofmemory,anddoesnotproviderandomaccessproperty.Inthispaper,weproposeanewcodingmethodbasedonBTCAandoptimizetruncation.ThewaveletimageisfirstdividedintoseveralblockswhichareencodedindividuallybyBTCA.AccordingthepropertyofBTCA,weselectthevalidtruncationpointsforeachblockcarefullytooptimizetheratioofrate-distortion,sothatahighercompressionratio,lowermemoryrequirementandrandomaccesspropertyareattained.Withoutanyentropycoding,theproposedmethodissimpleandfast,whichisverysuitableforspace-borneequipment.Experimentsareconductedonthreeremotesensingimagesets,andtheresultsshowthatitcansignificantlyimprovePSNR,SSIMandVIF,aswellassubjectivevisualexperience.

基于Matlab的最大熵模糊图像复原算法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。