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CEEMD-样本熵及相关峭度的提取熵方法

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简介：
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。

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  • 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CEEMD、相关系数和样本熵的故障分类特征提取方法
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    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 模糊熵、排列熵、FD、Higuchi熵、模糊排列熵及相关熵方法
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    本研究探讨了模糊熵、排列熵、FD、Higuchi熵及模糊排列熵等多种复杂度测量工具，并分析其在不同数据集上的表现与应用。 排列熵、模糊熵和FD_Higuchi的代码用于计算非线性参数。
     
  • 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。
     
  • DEAP数据集特征提取——近似熵、排列熵与样本熵.zip
    优质
    本资源探讨了DEAP数据集中情绪信号分析中的近似熵、排列熵及样本熵的应用与比较，适用于情感计算研究。 基于DEAP数据集的特征提取——近似熵、排列熵、样本熵，包含上述三种方法的Python代码实现，在Jupyter Notebook上完成。
     
  • QHEKML.zip_脑电样本熵分析_样本熵计算方法
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 不同类型的熵代码（如模糊熵、样本熵和相似熵等）
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    简介：本文探讨了多种熵编码方法，包括模糊熵、样本熵及相似熵等，分析其在复杂数据集上的应用效果与特性。 这段代码真实有效且可以运行，包含了多种熵的MATLAB实现方法，如样本熵、近似熵以及模糊熵等。
     
  • 关于近似熵、模糊熵和样本熵的MATLAB代码
    优质
    本简介提供了一组用于计算近似熵、模糊熵及样本熵的MATLAB代码。这些工具箱适用于时间序列分析及相关复杂性研究。 近似熵、模糊熵和样本熵的MATLAB代码可用于信号特征提取，例如处理轴承振动信号或脑电波信号等时间序列数据。