信息熵是衡量信息不確定性的度量，對於離散隨機變數和連續隨機變數的計算方式不同。
對於離散隨機變數，信息熵的計算公式為：
\[ H(X) = -\sum_{x_i \in X} P(x_i) \log P(x_i) \]
對於連續隨機變數，信息熵的計算公式有兩種主要方法：
將連續變數進行分箱（binning）處理，將其轉化為離散變數來計算信息熵。這種方法簡單但易受分箱方式的影響，可能導致信息損失。
使用基於K近鄰（KNN）的算法來估計信息熵，這種方法參數較少，受樣本量的影響也較小。
此外，還可以通過樣本估計信息熵，對於連續隨機變數\( X \)，如果獲得了\( N \)個獨立同分布的樣本\( X^={x_1,x_2,...,x_N} \)，那麼\( X \)的信息熵可以通過以下方式近似：
\[ \hat{H}(X) = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} -\log p(x_i) \]
其中，\( p(x_i) \)是對樣本機率密度函式\( p(X) \)的估計。
在實際套用中，可能還需要對信號進行預處理，例如求功率譜、奇異值分解或信號分解分量的能量等，以得到適合計算信息熵的表示形式。