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CEEMD分解结合样本熵(Matlab实现)

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简介：
本研究采用CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）技术对信号进行分解，并结合样本熵方法分析复杂系统的行为特征。通过Matlab编程实现了该算法的有效应用，为数据分析提供了一种新的视角和工具。 简介：该傻瓜程序用于对原始信号进行分解，并计算分解后不同模态函数的样本熵。已为这个Matlab程序添加了一定注释和改进，包括参数设置等，使其更易于理解且避免了浪费时间在网络上搜索不可运行的代码；操作方法：只需运行main函数即可，确保正确无误地执行并带有原始数据、图表输出等功能，非常适合用于写论文。后续还将更新模糊熵计算函数。

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  • CEEMD分解结合样本熵(Matlab实现)
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    本研究采用CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）技术对信号进行分解，并结合样本熵方法分析复杂系统的行为特征。通过Matlab编程实现了该算法的有效应用，为数据分析提供了一种新的视角和工具。 简介：该傻瓜程序用于对原始信号进行分解，并计算分解后不同模态函数的样本熵。已为这个Matlab程序添加了一定注释和改进，包括参数设置等，使其更易于理解且避免了浪费时间在网络上搜索不可运行的代码；操作方法：只需运行main函数即可，确保正确无误地执行并带有原始数据、图表输出等功能，非常适合用于写论文。后续还将更新模糊熵计算函数。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现及应用.zip_matlab样本熵_样本熵算法_MATLAB样本熵_样本熵 MATLAB
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法，并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释，帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
     
  • CEEMD-样本熵及相关峭度的提取熵方法
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    本研究提出了一种结合CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）、样本熵及相关峭度的新型信号处理方法——提取熵法。此方法在复杂信号分析中展现卓越性能，尤其适用于非线性和非平稳数据特征提取与识别。 采用CEEMD方法分解信号以获得IMF分量，并利用峭度相关准则筛选噪声。随后，使用样本熵进行特征提取。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现
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    本研究利用MATLAB软件平台实现了样本熵算法的编程与优化，旨在提高复杂时间序列数据处理效率和准确性。 使用MATLAB实现样本熵算法，并在Matlab平台上编写程序以分析医学信号并得出结果。
     
  • 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。
     
  • 交叉样本熵分析_cross-sample entropy.zip_信号熵_样本熵_测度
    优质
    本资源提供了一种用于分析时间序列数据的方法——交叉样本熵(Cross Sample Entropy)，适用于评估两个不同时间序列之间的复杂性与相似性。下载包含详细文档和代码示例的ZIP文件，帮助用户深入理解信号熵在实际问题中的应用。 一种复杂性测度用于计算两个信号之间的交叉样本熵。
     
  • QHEKML.zip_脑电样本熵分析_样本熵计算方法
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    本项目包含用于分析脑电信号的样本熵计算方法的相关代码和数据集。通过该工具包，研究者能够深入探究大脑活动模式及其复杂性。 希望可以共享用于计算脑电信号EEG样本熵值的MATLAB程序。
     
  • 多尺度样本熵：用于信号分析的MATLAB工具-计算样本熵
    优质
    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。
     
  • 基于CEEMD、相关系数和样本熵的故障分类特征提取方法
    优质
    本研究提出了一种结合CEEMD（互补集合经验模态分解）、相关系数及样本熵的创新故障分类特征提取方法，有效提升故障检测与诊断准确性。 这是一个实验样本的振动信号处理过程：首先对信号进行CEEMD分解以获取IMF分量；然后计算各IMF分量的相关系数来进行筛选；接着求取每个IMF分量的样本熵特征，最后构建一个特征向量。希望这能有所帮助，并感谢您的支持和反馈。
     
  • Python中实现样本熵的代码
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    本段代码展示了如何在Python环境中高效地计算样本熵，适用于时间序列分析和复杂性研究。通过使用NumPy等库优化性能。 样本熵的Python代码实现：使用一个时间序列列表来测试代码，确保运行流程无错误，如有需要可以自行取用。