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多尺度排列熵的参数优化.rar

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简介：
本研究探讨了多尺度排列熵的应用，并对其中的关键参数进行了系统优化，以提高复杂时间序列分析的准确性和效率。 通过对多尺度排列熵算法的参数——时间序列长度 N、嵌入维数 m、延迟时间 t 和尺度因子 s 的研究，确立了优化这些参数的重要性。基于对各参数影响因素的综合考量，利用偏度来构建多尺度排列熵的目标函数，并采用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO），对多尺度排列熵算法进行参数寻优，从而确定最优参数设置。

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  • 多尺度排列熵的参数优化.rar
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    本研究探讨了多尺度排列熵在不同数据集上的应用，并提出了一种有效的参数优化方法以提升其分析效果和计算效率。 通过对多尺度排列熵算法的参数进行研究，包括时间序列长度 N、嵌入维数 m、延迟时间 t 和尺度因子 s，证明了优化这些参数的重要性。然后，在全面考虑各个参数影响的基础上，利用目标函数来构造多尺度排列熵的偏度，并采用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）对多尺度排列熵算法进行参数寻优，最终获得最优参数设置。
     
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    本研究探讨了多尺度排列熵的应用，并对其中的关键参数进行了系统优化，以提高复杂时间序列分析的准确性和效率。 通过对多尺度排列熵算法的参数——时间序列长度 N、嵌入维数 m、延迟时间 t 和尺度因子 s 的研究，确立了优化这些参数的重要性。基于对各参数影响因素的综合考量，利用偏度来构建多尺度排列熵的目标函数，并采用遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO），对多尺度排列熵算法进行参数寻优，从而确定最优参数设置。
     
  • CMPE.rar_cmwpe_多尺度排列熵与多尺度熵计算_时间序列分析
    优质
    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。
     
  • 多尺度排列传递熵分析.zip_改进的排列熵与脑电应用_多尺度熵方法
    优质
    本研究探讨了改进的排列熵及其在脑电图分析中的应用，结合多尺度熵方法，旨在更精确地评估大脑复杂性及动态变化。 对传递熵算法进行改进，并引入相位空间重构技术，以分析脑电信号。
     
  • Matlab中的多尺度排列熵程序
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    本程序为在MATLAB环境下运行的多尺度排列熵计算工具，适用于分析时间序列数据的复杂性与不规则性，广泛应用于信号处理、生物医学工程等领域。 可用于计算脑电信号的多尺度排列熵。
     
  • 可使用的多尺度排列熵Matlab程序
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB的工具箱，用于计算和分析不同时间序列数据的多尺度排列熵。用户可以便捷地调整参数以适应不同的研究需求。该代码开源且易于扩展，适用于复杂系统的研究与建模。 该程序用于计算多尺度排列熵以度量信号的复杂度。
     
  • MATLAB中的复合多尺度排列熵代码
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    本代码实现MATLAB环境中复合多尺度排列熵的计算，适用于时间序列分析，提供复杂系统模式识别能力。 该程序用于在MATLAB环境下计算信号复合多尺度排列熵。
     
  • 多变量多尺度排列熵的计算——免费版
    优质
    多变量多尺度排列熵的计算——免费版是一款用于科学研究和数据分析的软件工具，它提供了一种有效的方法来评估复杂时间序列数据的动态变化。此免费版本支持对多个变量进行不同时间尺度上的排列熵分析，帮助用户深入理解各种系统行为模式及其潜在机制。 计算数据矩阵中面向列向量的多尺度、多变量排列熵是一种考虑多个数据向量之间相关性的方法（例如EEG、ERP、ECG、fMRI等）。关于此主题的详细信息，可以参考Morabito FC等人在《Entropy》杂志2012年第7期发表的文章“Multivariate Multi-Scale Permutation Entropy for Complexity Analysis of Alzheimer’s Disease EEG”。
     
  • 多尺度散布熵(Matlab).rar
    优质
    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。
     
  • 基于参数优化VMD多尺度熵的新型轴承故障诊断方法
    优质
    本研究提出了一种结合参数优化与VMD（变分模态分解）及多尺度熵技术的新颖轴承故障诊断方法，旨在提升故障检测精度和可靠性。 现有的基于变分模态分解（VMD）的轴承故障诊断方法存在一个问题：其参数K需要根据先验知识预先设定，并缺乏对最优K值设置的理论依据，这影响了特征提取与故障诊断的准确性。为解决这一问题，本段落提出了一种新的石化装备轴承故障特征提取及诊断方法，该方法结合了基于参数估计优化的VMD和多尺度熵（MSE）。 首先，针对VMD分解中难以确定最优K值的问题，利用局部均值分解（LMD）自适应地根据频率分布特性来构建一种有效的K值估算方式。其次，在完成VMD分解后，采用MSE与线性判别分析（LDA）相结合的方法进行特征提取，并建立相应的模型。 此外，由于轴承故障样本数量有限，文中还利用支持向量机（SVM）对提取的故障特征进行了识别处理。最后通过石化装备实验室仿真平台上的实际数据验证了该算法的有效性和工程实用性。实验结果表明，所提出的方案能够有效且精确地进行故障特征提取，并具有良好的操作性与扩展性。