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基于MEEMD和PE算法的MATLAB程序优化（第一部分：九种典型信号及其排列熵计算）

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简介：
本研究利用MATLAB编程实现改进经验模式分解(MEEMD)与置换熵(PE)算法，专注于分析九类典型的信号数据，并精确计算其排列熵值。这是系列研究的第一部分。 本部分内容介绍了9个常见信号与排列熵计算的程序，并附上了自己对其内容的理解与解释，旨在为改进经验模态分解(MEEMD)提供基础。后续会陆续发布第二部分和第三部分的内容。

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  • 基于MEEMD和PE算法的MATLAB程序优化（第一部分：九种典型信号及其排列熵计算）
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    本研究利用MATLAB编程实现改进经验模式分解(MEEMD)与置换熵(PE)算法，专注于分析九类典型的信号数据，并精确计算其排列熵值。这是系列研究的第一部分。 本部分内容介绍了9个常见信号与排列熵计算的程序，并附上了自己对其内容的理解与解释，旨在为改进经验模态分解(MEEMD)提供基础。后续会陆续发布第二部分和第三部分的内容。
     
  • 基于MATLAB的改进经验模态分解与排列熵算法（第三部分：优化CEEMD）
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    本研究为系列文章之一，专注于利用MATLAB平台对复视经验模态分解(CEEMD)进行优化，并探讨其与排列熵算法结合在信号分析中的应用效果。 改进经验模态的程序及其在信号分析中的应用可以参考相关文献或研究资料。结合第一、二部分一起查看会更有助于理解其效果。 对应的相关视频可以在百度网盘上找到，链接为：https://pan.baidu.com/s/1lWhm4u8KpZ6qq-21aSTf8w?pwd=mpvg ，提取码是 mpvg。
     
  • 基于MATLAB的改进经验模态分解与排列熵算法编程（第二部分：MPE熵程序）
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    本文章为系列研究的第二部分，专注于利用MATLAB开发改进的经验模态分解及排列熵算法。通过优化的MPE熵程序，增强信号处理能力，挖掘复杂时间序列数据中的潜在规律。 本段落将介绍9个信号多尺度排列熵的程序，并提供对其内容的理解与解释。首先，在第一部分的基础上为MEEMD（基于多变量经验模态分解）打下基础，后续会陆续发布第三部分的内容。 对应视频可在百度网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1SLsNLkBckliNyZECiNVILQ?pwd=amaq 提取码：amaq
     
  • 基于MATLAB的常见熵值计算程序：样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等
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    本软件包提供了一套基于MATLAB的熵值计算工具，涵盖样本熵、模糊熵、排列熵、多尺度熵及层次熵等多种算法，适用于复杂系统分析与建模。 在MATLAB编程中，常见的熵值计算程序包括样本熵（SampleEntropy）、模糊熵（FuzzyEntropy）、排列熵（PermutationEntropy）、多尺度熵以及层次熵。这些方法都是可用的工具来分析和处理数据集中的复杂性和模式。
     
  • 计算排列熵：% - matlab开发
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    本MATLAB工具箱提供了一种计算序列或时间序列排列熵的方法，适用于信号处理和复杂系统分析中的模式识别与信息量度量。 计算排列熵 输入： - y：时间序列； - m：排列熵的顺序； - t：置换熵的延迟时间； 输出： - pe：置换熵； - hist：订单分布的直方图； 参考文献: 1. G Ouyang, J Li, X Liu, X Li，具有多尺度排列的缺席EEG记录的动态特征 熵分析，癫痫研究，doi: 10.1016/j.eplepsyres.2012.11.003 2. X Li, G Ouyang, D Richards，失神发作中置换熵的应用预测性分析 癫痫研究，卷77 pp。70-74, 2007
     
  • 基于灰狼算法的VMD数字信号去噪优化（以最小化包络信息熵、包络熵、排列熵及样本熵为目标）【附带Matlab源码 6858期】.mp4
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    本视频介绍了一种利用灰狼算法优化变分模态分解(VMD)技术去噪的方法，旨在最小化信号的多种熵值以提高数据质量。内容包括详细的理论分析和实用的Matlab源码分享（6858期）。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的代码，并且可以运行验证过有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容包括： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行 运行结果效果图 2、代码在Matlab 2019b版本下测试通过。若遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有相关文件放置于当前的Matlab工作目录中； 第二步，双击打开main.m文件； 第三步，点击运行按钮等待程序执行完毕并查看结果 4、如有更多需求咨询可直接联系博主，具体服务包括但不限于：博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、定制化Matlab编程以及科研项目合作等。
     
  • 【数据结构考研】九种内部排序算法的代码和排序流程图示
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    本课程详细讲解并提供了九种常见的内部排序算法（如冒泡、插入、选择等）的完整代码及清晰的流程图，适合准备数据结构考研的学生深入学习与掌握。 本资源涵盖了《数据结构》考研中的九种内部排序算法的考点及其代码实现，并附有详细的图示来展示每一种排序算法的过程。通过表格、图文的方式讲解了直接插入排序、折半插入排序（即二分查找插入）、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序以及链式基数排序的原理和步骤，并简要介绍了各种方法的时间复杂度。 每个算法内容都按照“小标题-算法代码-图示过程解析-练习”的结构进行组织，旨在帮助学习者深入理解每种内部排序机制。此外，建议配合博主的相关文章一起阅读以加深理解（资源中已经包含相关链接和408真题的免费使用权限）。 该资料适用于考研学生、希望掌握排序算法的学习者及在校大学生等群体，并且难度适初学者，易于理解和上手实践。
     
  • 优化后的VB排序代码（包含7种经典算法）
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    本文章提供七种经典的数组排序算法，并给出经过优化的Visual Basic实现代码，帮助开发者提升程序性能。 VB排序代码——7种经典排序算法已优化，可以记录各种排序的时间及循环次数。
     
  • Matlab中多种信息熵的计算，涵盖Tsallis熵、Renyi熵、Shannon熵及其扩展形式
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    本文详细介绍了在MATLAB环境中如何计算不同类型的熵值，包括但不限于Tsallis熵、Renyi熵和Shannon熵及其各种扩展形式。通过提供的代码示例和理论解释，帮助读者深入理解这些信息测度的特性与应用。 本段落介绍了在MATLAB中计算各种信息熵的方法，包括Tsallis 熵、Renyi熵和Shannon熵及其扩展形式。