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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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简介：
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

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  • 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。
     
  • 基于经验模态分解与样本熵的MATLAB程序代码
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    本项目提供一套利用MATLAB实现的经验模态分解（EMD）及样本熵计算的程序代码，适用于信号处理和复杂系统分析。 利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的MATLAB程序可以直接运行emdplus.m文件，亲测有效。主函数与样本熵函数samp经过了详细分析，并包含注解。EMD.m函数使用的是常用的国外版本。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 多尺度排列传递熵分析.zip_改进的排列熵与脑电应用_多尺度熵方法
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    本研究探讨了改进的排列熵及其在脑电图分析中的应用，结合多尺度熵方法，旨在更精确地评估大脑复杂性及动态变化。 对传递熵算法进行改进，并引入相位空间重构技术，以分析脑电信号。
     
  • MATLAB中的排列熵程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现数据序列的排列熵计算，适用于时间序列分析与复杂度评估，为研究人员提供便捷的数据处理工具。 排列熵的MATLAB程序可用于机械故障诊断、轨迹预测准确性的判断以及医疗生理信号的分析。
     
  • 模糊熵、排列熵、FD、Higuchi熵、模糊排列熵及相关熵方法
    优质
    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。
     
  • 基于MATLAB的EMD经验模态分解算法程序
    优质
    本简介介绍了一种基于MATLAB实现的经验模态分解（EMD）算法程序。该工具能够自动处理非平稳、非线性的数据信号，广泛应用于数据分析与信号处理领域。 这段文字描述的内容包括IMF本征模函数以及信号频谱分析的详细代码，并且这些代码配有详细的注释。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 基于近似熵、样本熵和排列熵的情绪分类
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    本研究探讨了运用近似熵、样本熵及排列熵三种复杂度量方法，在情绪信号分析中进行有效分类的应用，并评估其在情感识别中的准确性和可靠性。 数据集采用的是DEAP数据集，情绪标签包括平静态和压力态，共有270个样本，并且涵盖了单个导联和多个导联的分类。