描述性统计量

被统计量I必须是单精度或双精度类型，一般用双精度。即 I1=double(I);

若I1为矩阵，则用I1(:)

%%平均值
I_mean=mean(I1)
%%标准差
I_std=std(I1)
%%方差
I_var=var(I1)
%%最大值
I_max=max(I1)
%%最小值
I_min=min(I1)
%%极差range(最大值-最小值)
I_range=range(I1)
%%中位数
I_median=median(I1)
%%众数mode（频率最高的数）
I_mode=mode(I1)
%%变异系数，进行两个或多个资料（如价格和转速等单位不一）变异程度大小的比较，单位相同用标准差即可比较
cavr=I_std/I_mean
%%偏度，反映了总体分布密度曲线的对称性，越接近0，分布越对称。为负，峰左移，服从左偏（负偏）分布。为正，峰右移，服从右偏（正偏）分布
sk=skewness(I1)
%%峰度，反映了总体分布密度曲线在峰值附近的陡峭程度
k=kurtosis(I1)
%%熵，反应混乱的程度
I2=im2double(I);  %熵对double型矩阵求解范围是0~1，im2double可将非double型数据转成double型，并归一化到0~1之间，对本身是double型数据不作处理。而double函数只将数据转化成double型，数据大小不变。
e=entropy(I2)