R语言 seewave包 sh()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

sh(seewave)
sh()所属R语言包：seewave

                                        Shannon and Renyi spectral entropy
                                         香农和Renyi谱熵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function computes the Shannon or Renyi entropy of a frequency
此函数计算的Shannon或Renyi熵的频率


用法----------Usage----------


sh(spec, alpha = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：spec
a data set resulting of a spectral analysis obtained with spec or meanspec (not in dB).
一组数据产生的频谱分析，得到spec或meanspec（不以dB为单位）。


参数：alpha
by default NULL to compute Shannon entropy, otherwise superior to 0 but different to 1 to comptute Renyi entropy.
默认情况下，NULL，计算为1，否则优于0，但不同的香农熵，Renyi熵comptute。


Details

详细信息----------Details----------

Shannon spectral entropy is calculated according to:<br>
香谱熵的计算依据：参考

with:<br> y = relative amplitude of the i frequency,<br> and
：参考Y =第i频率的相对幅度，参考和

and N = number of frequencies.<br> Renyi spectral entropy of order alpha is calucalted according to:<br>
N =的频率。参考仁义谱熵订购Alpha calucalted根据的：参考

with
同

and
和


值----------Value----------

A numeric vector of length 1 is returned.
返回一个数值向量的长度为1。


注意----------Note----------

The Shannon spectral entropy of a noisy signal will tend towards 1 whereas the Shannon spectral entropy of a pure tone signal will tend towards
香农的噪声信号的谱熵将趋于1，而香农的纯音信号的谱熵将趋于


（作者）----------Author(s)----------


Jerome Sueur



参考文献----------References----------

Australian anurans based on hybrid spectral-entropy approach.  Applied Acoustics. <br>
Spectral entropy: a new method for anesthetic adequacy. Revista Brasileira de Anestesiologia, 54, 413-422.<br>


参见----------See Also----------

csh,th, H, sfm
csh，th，H，sfm


实例----------Examples----------


a<-synth(f=8000,d=1,cf=2000,plot=FALSE)
speca<-spec(a,f=8000,at=0.5,plot=FALSE)
##########################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
# Shannon spectral entropy[香谱熵]
##########################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
sh(speca)
# [1] 0.2336412[[1] 0.2336412]
b<-noisew(d=1,f=8000)
specb<-spec(b,f=8000,at=0.5,plot=FALSE)
sh(specb)
# close to 1[接近1]
##########################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
# Renyi spectral entropy[仁义谱熵]
##########################[＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃]
sh(speca, alpha=2)
sh(speca, alpha=3)

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