Advertisement

样本熵与近似熵及LZC和Lempel-Ziv复杂度的Matlab实现代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套用于计算样本熵、近似熵以及LZC和Lempel-Ziv复杂度的MATLAB代码，适用于时间序列分析中的复杂性测量。 样本熵、近似熵以及Lempel-Ziv函数是用于分析时间序列复杂性的几种方法。其中，Lempel-Ziv 复杂度特别用来衡量在时间序列中出现新模式的速率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 样本熵与近似熵及LZC和Lempel-Ziv复杂度的Matlab实现代码
    优质
    本资源提供了一套用于计算样本熵、近似熵以及LZC和Lempel-Ziv复杂度的MATLAB代码，适用于时间序列分析中的复杂性测量。 样本熵、近似熵以及Lempel-Ziv函数是用于分析时间序列复杂性的几种方法。其中，Lempel-Ziv 复杂度特别用来衡量在时间序列中出现新模式的速率。
     
  • 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。
     
  • [ MATLAB ] Lempel-Ziv 信息熵计算
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB环境下实现Lempel-Ziv算法来计算数据序列的信息熵，适用于数据压缩与信息安全研究。 随着对非线性方法研究的深入，人们发现虽然关联维度和最大李雅普诺夫指数在分析脑电数据方面有一定的帮助，但它们过于依赖于原始数据，并且对干扰和噪声非常敏感。为了获得可靠的结果需要大量的数据输入，这对于高度不稳定的脑电信号来说是一个很大的限制因素。因此科研人员迫切希望找到一种能够使用较少的数据量并且具有一定抗干扰能力的方法，在这种背景下LZ复杂度算法应运而生。 LZ复杂度是一种衡量时间序列中出现新模式速率的指标。该方法最早由Lempel和Ziv提出，故命名为Lempel-Ziv复杂度；直到1987年Kaspar 和Schuster才提出了其实现方式的具体计算机程序设计思路。 具体来说, 对于一个待求字符串S(S1，S2，…，Sn)以及另一个字符串Q(q1，q2，…，qn)，SQ表示将这两个序列连接起来形成的新的字符串。令SQv是去掉最后一个字符后的结果。接下来判断Q是否为SQv的子串：如果它是的话，则说明Q中的元素可以由S复制而来；此时在待求序列中添加下一个字符到Q上继续进行比较操作。 若Q不是SQv的一个子串，表示当前的字符串组合形成了一个新的模式，这时将整个新形成的字符串(Q)连接至旧的数据集(S)，完成一轮迭代后重新开始新一轮的操作直至处理完所有数据。每当新的模式被发现并加入S中时，计数器c增加一次；例如对于序列 S=(10101010), 通过上述过程可以得出 c(8)=3个新模式：分别是1, 0, 和 10.
     
  • 近似熵、模糊熵与样本熵.zip
    优质
    本资料深入探讨了近似熵、模糊熵和样本熵的概念及其在数据分析中的应用，适用于研究复杂系统模式识别及时间序列分析的研究者。 在信号处理领域，特征提取是至关重要的步骤之一，它能够帮助我们从原始数据中提取出具有代表性和区分性的信息。近似熵（Approximate Entropy, ApEn）、模糊熵（Fuzzy Entropy）和样本熵（Sample Entropy, SampEn）是三种常用的特征提取方法，它们都是基于熵理论来度量数据的复杂性和不确定性。 1. 近似熵（Approximate Entropy, ApEn） 近似熵是由Richard P. Costa、Joseph A. Goldberger和C. E. M. West在1995年提出的一种统计度量，用于评估时间序列的复杂性。ApEn主要用于区分混沌信号与随机信号，其中混沌信号的ApEn值较低，而随机信号的ApEn值较高。计算近似熵时需要设定两个关键参数：m（模式长度）和r（比较阈值）。在MATLAB中可以使用`appent`函数来计算近似熵。 2. 模糊熵 模糊熵是一种扩展传统熵概念的方法，它考虑了数据的模糊性和不确定性。相比经典熵方法，模糊熵更适用于处理非线性、非高斯分布的数据集。此方法在计算时需要定义模糊相似关系并构造相应的模糊集合。目前MATLAB中没有内置的函数支持直接计算模糊熵，但可以通过自定义算法实现。 3. 样本熵（Sample Entropy, SampEn） 样本熵是Richard P. Costa、Joseph A. Goldberger和C. E. M. West在2000年提出的一种改进版本。与近似熵相比，在处理短数据段或噪声时，样本熵具有更高的稳定性，因为它消除了自匹配的影响。同样地，计算样本熵也需设定m（模式长度）和r两个参数，并且其计算过程更为简洁。MATLAB中可以使用`sampen`函数来获取结果。 在信号分析领域内，这些度量指标常被应用于心率变异性（HRV）、脑电图（EEG）、生物医学信号处理、图像纹理分析等多个方面。通过它们提供的熵值，我们可以了解时间序列的动态特性，如平稳性、周期性和非线性特征等。 在使用MATLAB进行这类分析时，首先需要读取离散的时间序列数据，并根据具体需求选择适当的时间窗口大小和比较阈值。然后调用相应的函数（例如`appent`或`sampen`），计算出熵的数值并对其进行解释与进一步研究。对于模糊熵而言，则可能需编写自定义代码来实现，因为MATLAB标准库中没有直接支持。 总结来说，近似熵、模糊熵和样本熵都是衡量时间序列复杂性的重要工具，在信号处理及特征提取中有广泛的应用价值。通过在MATLAB环境中使用这些函数计算出的数值信息可以为后续的数据分析与建模提供有力的支持。
     
  • 近似熵的MATLAB代码
    优质
    本代码为实现计算信号或时间序列的近似熵提供了便捷途径，采用MATLAB编程语言编写，适用于医学信号分析、生理数据处理等领域。 近似熵函数的MATLAB代码可以调用，并在使用时对参数进行赋值即可。
     
  • 近似熵的 MATLAB 代码
    优质
    这段简介可以描述为：“近似熵的MATLAB代码”提供了一套用于计算时间序列数据中复杂性和模式不确定性的实用工具集。通过简洁高效的算法实现，用户能够深入分析信号特征和动态系统行为。 近似熵的MATLAB源代码主要用于生物信号检测，在生物医疗工程中的信号处理方面应用广泛。
     
  • 近似熵的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套用于计算时间序列数据近似熵（Approximate Entropy, ApEn）的MATLAB代码。该工具箱支持用户自定义参数，并且易于使用和集成到更大的数据分析项目中，是研究复杂系统、生理信号分析等领域的重要工具。 近似熵的MATLAB代码近似熵的MATLAB代码近似熵的MATLAB代码近似熵的MATLAB代码近似熵的MATLAB代码
     
  • 基于近似熵、样本熵和排列熵的情绪分类
    优质
    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。
     
  • 不同类型的熵及其MATLAB源码（包括柯尔莫哥洛夫熵、近似熵、条件熵、模糊熵和样本熵）
    优质
    本文档提供了多种熵计算方法的详细解释及其实现代码，使用MATLAB语言编写。涵盖的内容有柯尔莫哥洛夫熵、近似熵、条件熵、模糊熵以及样本熵等，适用于数据科学与信息论研究者参考学习。 本压缩包包含我整理的八种熵的库函数，包括柯尔莫哥洛夫熵、近似熵、条件熵、模糊熵以及样本熵等等。这些函数已经亲测可用。
     
  • 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。