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基于振幅感知排列熵的序列复杂度测量方法.zip

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简介：
本研究提出了一种新的序列复杂性分析工具——基于振幅感知排列熵的方法。通过考虑信号的振幅信息，该方法能够更精确地量化时间序列的复杂性和非线性特征，在医学信号、金融数据分析等领域具有广泛应用前景。 排列熵（PE）被用于衡量时间序列的复杂性，并且具有计算效率高的特点。然而，PE并未考虑信号的幅值信息。2016年提出的AAPE是PE的一个改进版本，它同时考虑了信号幅度平均值和幅度变化之间的关系，因此拥有更广泛的应用前景。

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  • 基于振幅感知排列熵的序列复杂度测量方法.zip
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    本研究提出了一种新的序列复杂性分析工具——基于振幅感知排列熵的方法。通过考虑信号的振幅信息，该方法能够更精确地量化时间序列的复杂性和非线性特征，在医学信号、金融数据分析等领域具有广泛应用前景。 排列熵（PE）被用于衡量时间序列的复杂性，并且具有计算效率高的特点。然而，PE并未考虑信号的幅值信息。2016年提出的AAPE是PE的一个改进版本，它同时考虑了信号幅度平均值和幅度变化之间的关系，因此拥有更广泛的应用前景。
     
  • 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。
     
  • 时间序列复杂性与熵分析
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    《时间序列复杂性与熵分析》一书深入探讨了时间序列数据中的复杂模式和结构，并利用熵理论进行量化研究。该书结合了数学模型、统计学方法以及实际应用案例，为读者提供了对时间序列分析的全面理解，尤其侧重于复杂系统中的信息度量及预测能力提升。 时间序列的复杂度和熵可以帮助我们更好地理解复杂度和熵的概念。
     
  • 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。
     
  • 基于排列Lempel-Ziv复杂性的脑电图分析方法
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    本研究提出了一种新颖的方法，利用排列Lempel-Ziv（PLZ）复杂性对脑电信号进行深度解析。此技术能够有效地捕捉和量化大脑活动中的模式变化与信息熵，为理解和诊断神经系统疾病提供了新的视角和工具。 在这项研究里，我们通过结合序数模式与Lempel-Ziv复杂度（LZC）开发了一种新的时间序列复杂性测量方法来量化脑电图（EEG）的动态变化。该方法利用神经质量模型（NMM）模拟生成EEG数据，并测试排列Lempel-Ziv复杂度（PLZC）在不同白噪声水平下追踪信号动态变化的能力。随后，我们将PLZC应用到真实的数据中，以研究其是否能够识别麻醉和癫痫发作的不同状态。通过运用Z评分模型、双向ANOVA及t检验来评估分析结果的重要性。 结果显示，PLZC成功地跟踪了NMM生成的EEG序列中的动态变化，并且在抵抗白噪声方面优于其他四种基于LZC的传统方法。此外，在实际数据分析中，PLZC能够有效地区分不同的麻醉状态并敏感地检测到癫痫发作。 结论指出，PLZC是一种简单、可靠和有效的工具，适用于量化脑电图的动态变化情况。我们建议将其作为一种潜在的非线性手段来表征EEG信号的变化特征。
     
  • 排列熵的MATLAB程序源码.zip
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    该压缩包包含用于计算数据序列排列熵的MATLAB程序源代码，适用于科学研究和工程分析中复杂时间序列的数据特征提取。 【工控老马出品，必属精品】资源名：MATLAB实现排列熵 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：包含完整MATLAB实现排列熵的程序代码，非常适合借鉴学习。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员。
     
  • Matlab中的多尺度排列熵程序
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    本程序为在MATLAB环境下运行的多尺度排列熵计算工具，适用于分析时间序列数据的复杂性与不规则性，广泛应用于信号处理、生物医学工程等领域。 可用于计算脑电信号的多尺度排列熵。
     
  • MATLAB中的复合多尺度排列熵代码
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    本代码实现MATLAB环境中复合多尺度排列熵的计算，适用于时间序列分析，提供复杂系统模式识别能力。 该程序用于在MATLAB环境下计算信号复合多尺度排列熵。
     
  • CMPE.rar_cmwpe_多尺度排列熵与多尺度熵计算_时间序列分析
    优质
    本资源包提供了一个关于时间序列分析中多尺度排列熵及多尺度熵计算方法的研究工具集，适用于复杂系统信号处理研究。 计算了时间序列的多尺度排列熵，可以用于金融时间和生理时间序列的复杂性分析。