信息熵迭代算法.m

信息理论与编码——关于信息熵迭代算法的matlab仿真程序

%初始化输入
P=input('P=')
k=input('k=')
% 提示错误信息 
if (length(find(P<0)) ~=0)  
    error('Not a prob.vector,negative component');  % 判断是否符合概率分布条件
end  
if (abs(sum(P')-1)>10e-10)  
    error('Not a prob.vector,component do not add up to 1')  % 判断是否符合概率和为1
end  
% 1)初始化Pa
[r,s]=size(P);
Pa=(1/(r+eps))*ones(1,r);   %最佳输入分布
sumrow=zeros(1,r);
Pba=P;
% 2)进行迭代计算
n=0;
C=0; 
CC=1;
while abs(CC-C)>=k
      n=n+1;
% (1)先求Pb  
Pb=zeros(1,s); 
for j=1:s
    for i=1:r
        Pb(j)=Pb(j)+Pa(i)*Pba(i,j); 
    end
end
% (2)再求Pab
suma=zeros(1,s);
for j=1:s
    for i=1:r
          Pab(j,i)=Pa(i)*Pba(i,j)/(Pb(j)+eps);
          suma(j)=suma(j)+Pa(i)*Pba(i,j)*log2((Pab(j,i)+eps)/(Pa(i)+eps));
    end
end
% 3)求信道容量C
C=sum(suma);
% 4)求下一次Pa,即Paa
L=zeros(1,r);
sumaa=0;
for i=1:r
    for j=1:s
          L(i)=L(i)+Pba(i,j)*log(Pab(j,i)+eps);   
    end
    a(i)=exp( L(i));  
end
sumaa=sum(a);
for i=1:r
      Paa(i)=a(i)/(sumaa+eps); 
end
% 5)求下一次C,即CC
CC=log2(sumaa);
Pa=Paa;
end
% 打印输出结果
s0='很好！输入正确，迭代结果如下：';
s1='最佳输入概率分布Pa:';
s2='信道容量C:';
s3='迭代次数n:';
s4='输入符号数r:';
s5='输出符号数s:';
s6='迭代计算精度k:';
for i=1:r
       B{i}=i;    
end
disp(s0);
disp(s1),disp(B),disp(Paa);
disp(s4),disp(r);
disp(s5),disp(s);
disp(s2),disp(CC);
disp(s6),disp(k); 
disp(s3),disp(n);
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