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  • 描述性统计量

    被统计量I必须是单精度或双精度类型,一般用双精度。即 I1=double(I);

    若I1为矩阵,则用I1(:)

    %%平均值
    I_mean=mean(I1)
    %%标准差
    I_std=std(I1)
    %%方差
    I_var=var(I1)
    %%最大值
    I_max=max(I1)
    %%最小值
    I_min=min(I1)
    %%极差range(最大值-最小值)
    I_range=range(I1)
    %%中位数
    I_median=median(I1)
    %%众数mode(频率最高的数)
    I_mode=mode(I1)
    %%变异系数,进行两个或多个资料(如价格和转速等单位不一)变异程度大小的比较,单位相同用标准差即可比较
    cavr=I_std/I_mean
    %%偏度,反映了总体分布密度曲线的对称性,越接近0,分布越对称。为负,峰左移,服从左偏(负偏)分布。为正,峰右移,服从右偏(正偏)分布
    sk=skewness(I1)
    %%峰度,反映了总体分布密度曲线在峰值附近的陡峭程度
    k=kurtosis(I1)
    %%熵,反应混乱的程度
    I2=im2double(I);  %熵对double型矩阵求解范围是0~1,im2double可将非double型数据转成double型,并归一化到0~1之间,对本身是double型数据不作处理。而double函数只将数据转化成double型,数据大小不变。
    e=entropy(I2)
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xixixing/p/6512058.html
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