boxcount(RTisean)
boxcount()所属R语言包:RTisean
Renyi entropy estimate
Renyi熵估计
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Estimates the Renyi entropy using a partition of the phase space.
估计Renyi熵的相空间中使用一个分区。
用法----------Usage----------
boxcount(series, l, x = 0, c, d = 1, M, Q = 2, R, r, scale = 20)
参数----------Arguments----------
参数:series
a vector or a matrix.
的矢量或矩阵。
参数:l
number of data to use.
要使用的数据的数量。
参数:x
number of lines to be ignored.
的行数被忽略。
参数:c
column to be read.
要读取的列。
参数:d
delay for the delay vectors.
延迟的延迟向量。
参数:M
number of components, maximal embedding dimension.
的部件数量,最大嵌入维数。
参数:Q
order of the entropy.
为了熵。
参数:R
maximal length scale.
最大尺度。
参数:r
minimal length scale.
最小的尺度。
参数:scale
number of epsilon values.
epsilon值的数量。
Details
详细信息----------Details----------
This function also can handle multivariate data, so that the phase space
此功能也可处理多元数据的,所以,相位空间
值----------Value----------
A list containing as many lists as the number of components, each containing as many matrices as the number of dimensions. Each matrix contains: the value of epsilon in the first column, the Qth order entropy (H\_Q(dimension,epsilon)) in the second column and the Qth order differential entropy ( H\_Q(dimension,epsilon)-H\_Q(dimension-1,epsilon)) in the third column.
列表包含作为组件的数量,每个含有作为许多矩阵的维数的多个列表。每个矩阵包含:第一列中的值的ε,Q阶熵(H \ _Q(尺寸,ε))在第二列中,Q阶微分熵(H \ _Q(尺寸,ε)-H \ _Q(维1,ε))在第三列。
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3>
实例----------Examples----------
## Not run: [#不运行:]
dat <- henon(10000)
boxout<- boxcount(dat,d=2)
plot(boxout[[1]][,1],boxout[[1]][,2],ylim=c(0,8), t="l",
xlab="Epsilon",ylab="Entropy",main="Renyi Entropy of Henon Data")
lines(boxout[[2]][,1],boxout[[2]][,2],t="l",col=2)
legend(1.5,7, c("Embedding dimension 1", "Embedding dimension 2"),fill=c(1,2), bty="n")
## End(Not run)[#(不执行)]
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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
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