① 如何理解最大熵模型里面的特征
“熵”最初是热力学中的一个概念，上世纪40年代，香农首先在信息论中引入了信息熵的概念。信息熵用来表示不确定度的度量，不确定度越大，熵值越大。极限情况，当一个随机变量均匀分布时，熵值最大；完全确定时，熵值为0第一次系统提出最大熵的原理。
② 为什么最大熵谱法适用于短时间序列
例如：
具体问题：matlab中burg法谱分析语句[P,f]=pburg（x,M,nfft,fs,range）,文献对M阶、nffg,fs都有说明，但
是我不太明白。假如我的记录60秒的数据，每秒100个数据点（频率为100hz）那么对应的M、nfft、fs应该是多少
可以使用
pburg（x,50，,6000，100，‘onesided’）
③ 跪求功率谱分析和最大熵谱分析求周期的matlab代码,哪位大神有啊
你发错地方了，去ILOVEMATLAB论坛。
还有，这个代码一般不会给别人，论坛里面的人讨厌伸手党。
④ 最大熵谱分析的分析：
是把信息熵的概念收入信号处理中，有时又称为时序谱分析方法。这是一种自相关函数外推的方法，在分析过程中，没有固定的窗函数。在每一步外推过程中，使估计的相关函数包含过程的信息最多，即要求在过程的熵达到最大的条件，确定未知的自相关函数值，借以达到谱估计的逼真和稳定程度最好的目的。也就是采用谱熵为最大的准则来估计功率谱。
⑤ 最大熵谱估计matlab中Fs=1000什么意思
Fs一般指采样频率
⑥ 关于最大熵原理，举些例子，并且说明。
网络里有 很全面 真心的
⑦ 跪求————最大熵功率谱估计的matlab代码，哪位高人伸...
跪求————最大熵功率谱估计的matlab代码，哪位高人伸...
本熵代码
function [shang]=jss(xdate)
m=2;
n=length(xdate);
r=0.2*std(xdate);
cr=[];
gn=1;
gnmax=m;
while gn=gnmax
x2m=zeros(n-m+1,m);%存放变换后的向量
d=zeros(n-m+1,n-m);% 存放距离结果的矩阵
cr1=zeros(1,n-m+1);%存放
k=1;
for i=1:n-m+1
for j=1:m
x2m(i,j)=xdate(i+j-1);
end
end
x2m;
for i=1:n-m+1
for j=1:n-m+1
if i~=j
d(i,k)=max(abs(x2m(i,-x2m(j,));%计算各个元素和响应元素的距离
k=k+1;
end
end
k=1;
end
d;
for i=1:n-m+1
[k,l]=size(find(d(i,r));%将比R小的个数传送给L
cr1(1,i)=l;
end
cr1;
cr1=(1/(n-m))*cr1;
sum1=0;
for i=1:n-m+1
if cr1(i)~=0
sum1=sum1+log(cr1(i));
end
end
cr1=1/(n-m+1)*sum1;
cr(1,gn)=cr1;
gn=gn+1;
m=m+1;
end
cr;
shang=cr(1,1)-cr(1,2);
function [shang]=ybs(xdate)
m=2;
n=length(xdate);
r=0.2*std(xdate);
cr=[];
gn=1;
gnmax=m;
while gn=gnmax
x2m=zeros(n-m+1,m);%存放变换后的向量
d=zeros(n-m+1,n-m);% 存放距离结果的矩阵
cr1=zeros(1,n-m+1);%存放
k=1;
for i=1:n-m+1
for j=1:m
x2m(i,j)=xdate(i+j-1);
end
end
x2m;
for i=1:n-m+1
for j=1:n-m+1
if i~=j
d(i,k)=max(abs(x2m(i,-x2m(j,));%计算各个元素和响应元素的距离
k=k+1;
end
end
k=1;
end
d;
for i=1:n-m+1
[k,l]=size(find(d(i,r));%将比R小的个数传送给L
cr1(1,i)=l;
end
cr1;
cr1=(1/(n-m))*cr1;
sum1=0;
for i=1:n-m+1
sum1=sum1+cr1(i);
end
end
cr1=1/(n-m+1)*sum1;
cr(1,gn)=cr1;
gn=gn+1;
m=m+1;
end
cr;
shang=-log(cr(1,1)/cr(1,2));
春花含笑意 爆竹增欢声喜气盈门
⑧ 最大熵原理的理论方法
这是一个约束极值问题，通过Lagrange乘数法可以求得其最优解，从熵作为系统不确定性的度量的角度来看，等可能系统的不确定性是最大的，这一结果与我们的直观是一致的。更进一步，许多问题都附带一些实际的限制，也可以理解为在解决问题之前，我们可以获得一些已知信息。由此，(1)可以深化为
为各阶统计矩函数,，表示实际观测到的各阶统计矩的期望值。这里由于为一正常数，为简便记，取。同(1),仍然可以利用Lagrange乘数法来求解。做Lagrange函数:
解出最优解。但当较大时，往往计算困难。姜昱汐提出了一个解决此问题的方法[5]。利用对偶规划理论，可得问题(2)的求解相当于求解:
其中，(3)是凸规划(2)的对偶规划，优势在于(3)是一个变量个数较(2)少的无约束规划，可以直接利用软件求解。 对于连续系统，记为一连续随机变量，概率密度函数为。此系统的熵定义为[6]。在一些条件的约束下，使得系统熵最大的问题一般有下面形式：
其中为一些约束，右端为观测值。这是一个有
个约束的泛函极值问题。关于这一问题有如下定理。
定理2.1[7]若在条件约束下目标泛
使得满足泛函，所给出的欧拉方程组
由此方程组可解出目标。
⑨ 最大熵原理的发展过程
早期的信息论其中心任务就是从理论上认识一个通信的设备（手段）的通信能力应当如何去计量以及分析该通信能力的规律性。但是信息论研究很快就发现利用信息熵最大再附加上一些约束，就可以得到例如著名的统计学中的高斯分布（即正态分布）。这件事提示我们高斯分布又多了一种论证的方法，也提示了把信息熵最大化是认识客观事物的规律性的新角度。
把熵最大（对应我们的复杂程度最大）做为一种原则或者方法应用于各个科技领域的旗手是杰尼斯E.T.Jaynes 。他从1957年就在这个方向做了开创性的工作。他给出了利用最大熵方法定量求解问题的一般技术途径；论证了统计力学中的一些著名的分布函数从信息熵最大的角度也可以得到证明。这不仅使信息论知识与统计物理知识实现了连通，也使熵概念和熵原理走出了热力学的领域。
20世纪60年代Burg在时间序列的分析中提出了用信息熵最大求频谱的技术。用这种方法得到的谱的准确性比过去的方法好，人们把它称为最大熵谱。80年代这个方法在我国也得到了广泛应用。40多年以来，尽管“利用最大熵的方法解决科技问题”在信息论的理论中不是主流，但是利用信息熵最大帮助解决很多科技问题已经形成了独立的一股学术和技术力量，而且是硕果累累了。80年代以来在美国等地每年都召开一次讨论最大熵方法应用的学术会议，并且有一册会议文集出版。这成为他们的重要学术活动形式。