R语言 seewave包 H()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

H(seewave)
H()所属R语言包：seewave

                                        Total entropy
                                         总熵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates the total entropy of a time wave.
这个函数估计的总熵的时间波。


用法----------Usage----------


H(wave, f, wl = 512, envt="hil", msmooth = NULL, ksmooth = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：wave
an R object.      
R对象。


参数：f
sampling frequency of wave (in Hz). Does not need to be specified if embedded in wave.
wave（赫兹）的采样频率。不需要以指定如果嵌入在wave，。


参数：wl
window length for spectral entropy analysis (even number of points). See sh.
窗口长度谱熵分析（偶数点）。见sh。


参数：envt
the type of envelope to be used: either "abs" for absolute amplitude envelope or "hil" for Hilbert amplitude envelope. See env.
要使用的信封类型：要么是“ABS”或“白介素”的Hilbert振幅包络线的绝对振幅包络。见env。


参数：msmooth
a vector of length 2 to smooth the amplitude envelope with a  mean sliding window. The first component is the window length (in number of points). The second component is the overlap between successive windows (in %). See env.
一个向量的长度为2至平滑，平均滑动窗口的振幅包络线。第一组分是窗的长度（点的数量）。第二个组件是连续窗口（％）之间的重叠部分。见env。


参数：ksmooth
kernel smooth via kernel. See env.
内核顺利通过kernel。见env。


Details

详细信息----------Details----------

This function computes the product between the values obtained with sh and th functions. <br> This then gives a global (time and frequency) estimation of signal entropy.<br> The frequency mean spectrum and the amplitude envelope needed for computing respectively sh and th are automatically generated. They can be controlled through wl and  smooth arguments respectively. See examples below and examples in sh and th for implications on the results.
此函数计算sh和th函数获得的值之间的产品。参考然后给出了一个全球性的（时间和频率）信号熵估计的参考频率平均频谱和振幅包络线所需要的计算分别sh和th是自动生成的。他们可以通过wl和smooth参数分别控制。见下面的例子及例子sh和th的影响的结果。


值----------Value----------

A single value varying between 0 and 1 is returned. The value has no unit.
返回一个单一的值，该值在0和1之间变化。该值没有单位。


注意----------Note----------

The  entropy of a noisy signal will tend towards 1 whereas
熵的噪声信号将趋于1，而


（作者）----------Author(s)----------


Jerome Sueur <a href="mailto:sueur@mnhn.fr">sueur@mnhn.fr</a>



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


data(orni)
H(orni,f=22050)
# changing the spectral parameter (wl)[改变频谱参数（WL）]
H(orni,f=22050,wl=1024)
# changing the temporal parameter (msmooth)[改变的时间参数（网格平滑）]
H(orni,f=22050,msmooth=c(20,0))

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