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1)  wavelet texture information distribution entropy
小波纹理信息分布熵
2)  wavelet information entropy
小波信息熵
1.
The paper presents the wavelet information entropy based on wavelet transform,and constructs a state detection target calculation method by making use of the entropy.
提出了一种基于小波变换的小波信息熵,并利用其构造设备状态检测指标计算方法,将这种状态检测方法应用到电力机车主整流器故障检测中。
3)  wavelet multi-resolution entropy
小波多分辨信息熵
4)  distance distribution information entropy
距离分布信息熵
1.
Binary trademark image retrieval using distance distribution information entropy;
基于距离分布信息熵的商标图像检索
5)  RS Theory-Information Entropy-Wavelet Neural Network Model
RS理论-信息熵-小波神经网络模型
6)  texture information classification
纹理信息分类
补充资料:信息熵(informationentropy)
信息熵(informationentropy)

是信息论中信息量的统计表述。香农(Shannon)定义信息量为:`I=-Ksum_ip_ilnp_i`,表示信息所消除的不确定性(系统有序程度)的量度,K为待定常数,pi为事件出现的概率,$sump_i=1$。对于N个等概率事件,pi=1/N,系统的信息量为I=-Klnpi=KlnN。平衡态时系统热力学函数熵的最大值为$S=-ksum_iW_ilnW_i=kln\Omega$,k为玻尔兹曼常数,Wi=1/Ω为系统各状态的概率,$sum_iW_i=1$,Ω为系统状态数,熵是无序程度的量度。信息量I与熵S具有相同的统计意义。设K为玻尔兹曼常数k,则信息量I可称信息熵,为$H=-ksum_ip_ilnp_i$,信息给系统带来负熵。如取K=1,对数底取2,熵的单位为比特(bit);取底为e,则称尼特。信息熵是生命系统(作为非平衡系统)在形成有序结构——耗散结构时,所接受的负熵的一部分。

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参考词条