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信号处理与特征提取中的精细复合多尺度散布熵(RCMDE).m

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简介：
本代码实现了一种名为RCMDE（精细复合多尺度散布熵）的方法，用于信号处理及特征提取领域，能够精确分析复杂信号的特性。 在散布熵的基础上提出了多尺度散布熵以及精细复合多尺度散布熵。

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  • 信号处理与特征提取中的精细复合多尺度散布熵(RCMDE).m
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    本代码实现了一种名为RCMDE（精细复合多尺度散布熵）的方法，用于信号处理及特征提取领域，能够精确分析复杂信号的特性。 在散布熵的基础上提出了多尺度散布熵以及精细复合多尺度散布熵。
     
  • 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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  • 基于复合多尺度加权排列熵的信号特征提取算法(cmwpe)
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  • 信号处理与特征提取_ex_domainfeatures.rar_时域特征_信号python
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  • (RCMFDE)：计算单变量信号x的复合多尺度波动分散熵
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    本研究提出了计算单变量信号x的复合多尺度波动分散熵（RCMFDE）方法，用于分析复杂时间序列的数据特征。该模型结合了多尺度特性和波动性，增强了对非线性动力学系统变化的敏感度和识别能力。 H. Azami, S. Arnold, S. Sanei, Z. Chang, G. Sapiro, J. Escudero 和 A. Gupta 在 2019 年的《IEEE ACCESS》杂志上发表了题为 Multiscale Fluctuation-based Dispersion Entropy and its Applications to Neurological Diseases 的文章。同年，H. Azami 和 J. Escudero 发表了另一篇文章 Amplitude-and Fluctuation-Based Dispersion Entropy 在《Entropy》杂志的第 20 卷第 3 期中，编号为 p.210。 这段文字描述了几篇关于波动基分散熵及其在神经疾病应用方面的研究文章。这些文章提供了清晰的注释和易于使用的 MATLAB 代码。
     
  • 多尺度信号特征提取与粗粒化程序.zip_wonderqiy_脑电分析
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  • 图标精确特征提取与多点特征提取工具
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