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SampEn样本熵的计算

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简介：
SampEn（样本熵）是一种用于评估时间序列数据复杂性和规律性的非线性动力学指标。本文档探讨了如何高效地计算样本熵及其在不同领域中的应用价值。 计算样本熵的Matlab程序可用于机械故障诊断及生物医学信号处理（如脑电、肌电、心电等）。

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  • SampEn样本熵的计算
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    SampEn（样本熵）是一种用于评估时间序列数据复杂性和规律性的非线性动力学指标。本文档探讨了如何高效地计算样本熵及其在不同领域中的应用价值。 计算样本熵的Matlab程序可用于机械故障诊断及生物医学信号处理（如脑电、肌电、心电等）。
     
  • 样本熵(SampEn)的可接受矢量实现 - MATLAB开发
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    这段文字介绍了一个基于MATLAB环境开发的工具箱或代码库，专注于高效计算样本熵（SampEn），采用优化后的向量运算方法，提高算法执行效率和准确性。适用于复杂数据集的心率变异性、生物医学信号等领域的研究分析。 此函数根据Richman, JS 和 Moorman, JR (2000) 的建议计算样本熵(SampEn)算法。该脚本是可承受的、压缩的和矢量化的，因此计算成本是最小的。 此外，还考虑了未定义SampEn的特殊情况： - 如果B = 0，则没有检测到规律性。常见的SampEn实现将返回 -Inf 值。 - 如果A = 0，则条件概率为零 (AB = 0)，返回一个 Inf 值。 根据Richman & Moorman的说法，SampEn 的上限必须是 AB = 2[(Nm-1)(Nm)]，此时应返回 SampEn = log(Nm)+log(Nm-1)-log(2)。因此，每当A或B等于0时，就是正确的值。 输入参数： - 信号：带有暗淡的信号向量。[1xN] - m：嵌入维度 (m < N) - r：容差（应用于标准偏差SD的百分比）。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB源程序计算样本熵
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    本文章介绍了使用MATLAB编程语言编写源代码以计算样本熵的方法。文中详细解释了如何通过自定义函数实现这一复杂度较高的信息理论中的统计量，并提供了详尽的注释和示例数据，旨在帮助科研人员与工程师们在信号处理、生物医学工程等领域中更有效地应用样本熵概念。 与近似熵相比，样本熵具有两个优势：首先，样本熵的计算不依赖于数据长度；其次，样本熵在不同参数m和r变化下保持更好的一致性。此外，样本熵值越低表示序列自我相似性越高；反之，样本熵值越大则表明序列更加复杂。目前，在评估生理时间序列（如EEG、sEMG等）的复杂性和诊断病理状态方面，样本熵已被广泛应用。
     
  • 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。
     
  • 计算时间序列中的样本熵
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    本文探讨了在时间序列分析中应用样本熵的方法，旨在提供一种评估数据复杂性和规律性的新视角。通过优化算法，提高了计算效率和准确性，为医疗信号处理、经济预测等领域提供了有力工具。 计算给定时间序列的样本熵，并分析其非线性复杂度特性。
     
  • 样本熵的计算及公式，MATLAB应用
    优质
    本文介绍了样本熵的基本概念及其计算方法，并详细讲解了如何使用MATLAB进行编程实现，为研究人员提供了一种简便的数据分析工具。 MATLAB样本熵计算方法多样且有效。