近似熵、模糊熵和样本熵的MATLAB代码，可用于信号特征提取，比如轴承振动信号特征处理，脑电波信号等工夫序列信号

该论文是较完好的讲述了基于粒子群优算法的最大熵多阈值图像分割技术

绘制二进制熵函数曲线普通信道容量的迭代算法线性分组码的编码和译码包括实验原理流程以及各个实验的源代码

针对论文：基于ＶＭＤ的故障特征信号提取方法，本人对论文中的仿真信号部分进行了复现，首先产生仿真信号；
其次，利用VMD对信号进行分解，运用陈列熵确定含高噪分量，然后对低噪分量进行重构；
最后，将重构的信号进行分解，发现分量与最初的原始仿真信号基本一致。
说明去噪效果较好。

matlab分割采用二维信息熵的方法将图像分割出来，程序简单易懂，运转速度令人满意，有做图像分割的可以下载来用，原理是根据信息量的大小进行切割。

1、均值2、标准差3、信息熵4、色彩分量相关性5、色彩分量百分比6、水下彩色图像质量评价

同时还包括了影像的特征提取等，评价标准又熵、相关系数、均值、标准差等

functionweights=EntropyWeight(R)R=[11362.520.090.160.46248826.9361764.001175.4613945.940.090.120.46366749.7567492.002006.306494.100.090.180.46575484.1355450.003179.812786.580.090.370.46240453.2247127.001007.703652.310.090.310.4675097.8156304.00327.206912.910.090.160.46644265.2962325.003026.292935.470.091.530.4658023.3636317.00524.052391.790.090.500.4685780.5037608.00648.447819.170.090.780.46177058.9233394.001017.591853.590.090.530.46111322.0238794.00602.381808.170.090.570.46190963.7540598.00602.522589.790.090.460.4621279.5442350.00193.813376.000.090.470.4636360.1133247.00186.122579.290.090.590.4647103.2335117.00170.412619.820.090.540.4639441.3333878.00173.001891.670.090.620.4626745.3535603.0089.499801.850.090.540.3346605.9968322.00477.372086.820.090.540.3346392.1259776.00214.724778.780.090.540.3346602.1781910.00476.953513.290.090.540.3346524.1959876.00370.503403.710.090.540.3346441.9680160.00276.551868.820.090.540.3346337.3665905.00153.0413158.740.090.540.3346670.4665627.00793.2614141.250.090.540.3346726.5765660.00905.819218.840.090.540.3346601.1064136.00706.1012796.400.090.540.3346687.5259946.00826.545986.840.090.540.3346725.6361338.00932.114530.300.090.540.3346532.3553579.00569.9816752.880.090.540.3350614.5677166.007292.017057.390.090.540.3346497.6257925.00517.085511.340.090.540.3346540.3359071.00566.652281.520.090.540.3346428.4550660.00443.3534128.950.081.010.3618758.9421599.00142.4534741.390.081.010.3618759.6121599.00142.4524750.510.081.010.3618757.3421599.00142.4535925.810.0

H.264标准解码器全部verilog源码，包括帧内、帧间、变换编码、熵编码、滤波等一切模块

MATLAB信息熵程序，亲测可用，直接输出数据调用即可。

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。