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多元多尺度样本熵（MV_MSE_mu.m）

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本代码实现多元多尺度样本熵算法，适用于复杂时间序列分析。通过调整参数可评估不同尺度下的动态系统复杂性。 多元多尺度样本熵的MATLAB文件可以运行。

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  • 多元多尺度样本熵（MV_MSE_mu.m）
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    本代码实现多元多尺度样本熵算法，适用于复杂时间序列分析。通过调整参数可评估不同尺度下的动态系统复杂性。 多元多尺度样本熵的MATLAB文件可以运行。
     
  • 多尺度样本熵：用于信号分析的MATLAB工具-计算样本熵
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    本软件包提供了一种基于MATLAB实现的多尺度样本熵算法，适用于复杂信号的时间序列分析。通过调整参数可获得不同时间尺度下的样本熵值，便于深入研究信号的动态特性及非线性特征。 2005年2月18日，Madalena Costa、Ary L. Goldberger 和 C.-K. 鹏在《Phys. Rev. E》71卷第021906期发表了关于“生物信号的多尺度熵分析”的研究。
     
  • 多尺度样本熵及其MATLAB实现，MATLAB应用
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    本研究探讨了多尺度样本熵的概念及计算方法，并提供了其在MATLAB环境下的具体实现代码和应用示例。适合对复杂时间序列分析感兴趣的科研人员和技术爱好者参考学习。 自编了一个多尺度样本熵程序，并在实例中使用了一段轴承故障数据进行演示，以便于理解和操作。该程序中的SampleEntropy函数可以单独用来计算单个样本的熵值。
     
  • 多尺度分散熵、复合多尺度熵及精细复合多尺度分散熵等熵方法研究
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    本研究聚焦于多种复杂系统的分析与预测，深入探讨了多尺度分散熵、复合多尺度熵和精细复合多尺度分散熵等熵学方法的理论及其应用价值。 本段落主要介绍多尺度分散熵以及精细复合多尺度分散熵的提取方法。
     
  • 多尺度熵编程
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    多尺度熵编程是一种计算复杂系统信息熵的方法，通过调整不同的时间或空间尺度，评估系统的不确定性及模式变化，广泛应用于数据分析与建模领域。 多尺度熵程序代码如下，仅供参考。这是第一段： ```matlab function [h]=mseduochidu(x,m,r) a=length(x); for i=1:m % 以1为步长从1至m b=floor(a/i); % 向0取整 for j=1:b ``` 这段代码定义了一个名为`mseduochidu`的函数，用于计算多尺度熵。该函数接受三个输入参数：信号向量x、嵌入维数m和一个标度r。首先获取了输入信号x的长度a，并通过两个循环结构来遍历不同的时间尺度i（从1到m）。在每个时间尺度下，b被设置为a除以当前的时间尺度i的结果向下取整值。然后进入内层循环进行进一步处理。
     
  • 什么是多尺度分散熵和多尺度熵分析（MATLAB）
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    简介：多尺度分散熵与多尺度熵是用于复杂时间序列分析的高级技术。本教程介绍如何利用MATLAB进行这两种方法的应用，深入探讨其原理及实现步骤。 本段落主要介绍多尺度分散熵以及精细复合多尺度分散熵的提取方法。
     
  • CMPE.rar_cmwpe_多尺度排列熵与多尺度熵计算_时间序列分析
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    本资源包提供了一个关于时间序列分析中多尺度排列熵及多尺度熵计算方法的研究工具集，适用于复杂系统信号处理研究。 计算了时间序列的多尺度排列熵，可以用于金融时间和生理时间序列的复杂性分析。
     
  • 改进的复合多元广义多尺度模糊熵方法.zip_模糊熵
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    本研究提出了一种改进的复合多元广义多尺度模糊熵方法，用于增强复杂数据集的信息处理能力与分析精度。通过引入新的计算框架和参数优化策略，该方法显著提高了特征提取的有效性和鲁棒性，适用于多种模式识别及数据分析场景。此创新为理解非线性时间序列提供了更强大的工具。 进行熵改进的研究可以参考相关资料，探索基于熵的改进方法或将其与其他方法结合使用。这类研究通常涉及三种不同的熵概念。
     
  • 多尺度散布熵(Matlab).rar
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    本资源提供了一种用于分析复杂时间序列信号的新方法——多尺度散布熵的Matlab实现代码。通过调整参数，用户可以便捷地计算不同尺度下的散布熵值，适用于医学信号处理、生物信息学等多个领域研究。 关于多尺度散布熵和精细多尺度散布熵的代码，在撰写论文时使用过，并且可以正常运行。
     
  • 基于MATLAB的常见熵值计算程序：样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等
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    本软件包提供了一套基于MATLAB的熵值计算工具，涵盖样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等多种算法，适用于复杂系统分析与建模。 在MATLAB编程中，常见的熵值计算程序包括样本熵（SampleEntropy）、模糊熵（FuzzyEntropy）、排列熵（PermutationEntropy）、多尺度熵以及层次熵。这些方法都是可用的工具来分析和处理数据集中的复杂性和模式。