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基于复合多尺度加权排列熵的信号特征提取算法(cmwpe)

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简介：
简介：本文提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（CMWPE）的创新性信号特征提取方法。该算法结合了多尺度分析和加权排列熵，有效增强了非线性时间序列数据中复杂模式的识别能力，为信号处理领域提供了一个强大的工具。 使用信号处理、特征提取和模式识别技术，经过实际测试证明这些方法是可行的。

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  • 基于复合多尺度加权排列熵的信号特征提取算法(cmwpe)
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    简介：本文提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（CMWPE）的创新性信号特征提取方法。该算法结合了多尺度分析和加权排列熵，有效增强了非线性时间序列数据中复杂模式的识别能力，为信号处理领域提供了一个强大的工具。 使用信号处理、特征提取和模式识别技术，经过实际测试证明这些方法是可行的。
     
  • 信号处理与特征提取中的精细复合多尺度散布熵(RCMDE).m
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    本代码实现了一种名为RCMDE（精细复合多尺度散布熵）的方法，用于信号处理及特征提取领域，能够精确分析复杂信号的特性。 在散布熵的基础上提出了多尺度散布熵以及精细复合多尺度散布熵。
     
  • MATLAB中的复合多尺度排列熵代码
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  • 多尺度分散熵、复合多尺度熵及精细复合多尺度分散熵等熵方法研究
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    本研究聚焦于多种复杂系统的分析与预测，深入探讨了多尺度分散熵、复合多尺度熵和精细复合多尺度分散熵等熵学方法的理论及其应用价值。 本段落主要介绍多尺度分散熵以及精细复合多尺度分散熵的提取方法。
     
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  • 基于情绪脑电微分熵、模糊熵及多尺度排列熵的特征提取与SVM三分类Python代码，结合SEED数据集的部分特征进行验证
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