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算法原理（2）：样本熵（SampEn）
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作者:
重光兰衣
时间:
2018-11-1 10:26
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算法原理（2）：样本熵（SampEn）
算法原理（2）：样本熵（SampEn）
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本文主要介绍样本熵的物理意义、算法以及Matlab里代码实现。
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8 L; _/ B D) E3 j
1.物理意义
1 S* e6 B/ F; V5 y; U3 A; a1 d6 P
样本熵（Sample Entropy，SampEn）与近似熵的物理意义相似（近似熵参见博客【近似熵理论相关知识与代码实现】），都是通过度量信号中产生新模式的概率大小来衡量时间序列复杂性，新模式产生的概率越大，序列的复杂性就越大。
5 U, \/ t1 U0 ~6 A x' R) R
与近似熵相比，样本熵具有两个优势：样本熵的计算不依赖数据长度；样本熵具有更好的一致性，即参数m和r的变化对样本熵的影响程度是相同的。
( G/ A; s; S' |/ ^
样本熵的值越低，序列自我相似性就越高；样本熵的值越大，样本序列就越复杂。目前样本熵在评估生理时间序列（EEG，sEMG等）的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用。
. ^# B/ m- l) ?. G, m5 Q
6 d2 J! u, C& G' F8 Y2 n, u
2.计算方法
& H& y- [5 ?7 D3 m. l* ~% h
样本熵的计算方法如下：
' A& p! p e$ {4 D- `* X+ ?
: s5 t+ l H: V( p9 y* D) \# g
! a( w7 e( T! A' i$ u; G
3.代码实现
在Matlab里实现样本熵函数，计算一段时间序列的样本熵值，代码如下：
" x3 ]& }, H3 G5 f9 l! L
2018-11-1 10:26 上传
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