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以下是一个简单的示例,展示了如何在MATLAB中计算两个向量之间的转移熵:
% 计算转移熵
function transferEntropy = calculateTransferEntropy(X, Y, delay)
% X: 源向量
% Y: 目标向量
% delay: 延迟步数
% 转移熵初始化为0
transferEntropy = 0;
% 计算源向量和目标向量的长度
len = length(X);
% 计算延迟后的源向量
X_delayed = X(1:len-delay);
% 计算延迟后的目标向量
Y_delayed = Y(delay+1:len);
% 构建延迟后的源向量和目标向量的联合概率分布
jointDistribution = zeros(2, 2);
for i = 1:len-delay
if X_delayed(i) == 0
if Y_delayed(i) == 0
jointDistribution(1, 1) = jointDistribution(1, 1) + 1;
else
jointDistribution(1, 2) = jointDistribution(1, 2) + 1;
end
else
if Y_delayed(i) == 0
jointDistribution(2, 1) = jointDistribution(2, 1) + 1;
else
jointDistribution(2, 2) = jointDistribution(2, 2) + 1;
end
end
end
% 计算转移熵
for i = 1:2
for j = 1:2
p_xy = jointDistribution(i, j) / (len-delay);
p_x = sum(X_delayed == (i-1)) / (len-delay);
p_y = sum(Y_delayed == (j-1)) / (len-delay);
if p_x ~= 0 p_y ~= 0 p_xy ~= 0
transferEntropy = transferEntropy + p_xy * log2(p_xy / (p_x * p_y));
end
end
end
end
请注意,这只是一个基本的示例,用于说明如何在MATLAB中计算转移熵。实际应用中,您可能需要根据具体的数据和问题进行适当的修改和调整。此外,确保提供正确的输入数据(X和Y向量)以及所需的延迟步数(delay),以获得准确的转移熵计算结果。
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