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标题:
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
标题:
算法原理（2）：样本熵（SampEn）
算法原理（2）：样本熵（SampEn）
5 d) m" R) F* w
本文主要介绍样本熵的物理意义、算法以及Matlab里代码实现。
- Z' j4 j; n, C: y+ l/ A
" j- J2 v3 \. \+ t
1.物理意义
' E/ d+ H/ Q/ q' n* [/ z
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。
1 ^7 }& _# J+ W4 r$ a# H
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。
' I8 S4 t/ M1 Y% Y6 e
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。
9 ?, j. y8 @ z2 N& x
m' `2 u6 I/ y5 S. n& q$ [
2.计算方法
+ M% y1 o) k$ z U- A
样本熵的计算方法如下：
: e' H% Y" e* ~' C
( h0 ]# _" o5 l$ w+ w
: V* H+ S) H1 F% n; T
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：
; j+ L7 X$ t( R }; l/ H
2018-11-1 10:26 上传
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