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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）
9 w. [$ g( H: a: w. k, z8 G9 D
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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5 s; X6 w3 p# `/ O" q
1.物理意义
4 f$ k4 ~0 e7 ~* }- w" j8 w
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 F+ S7 p% J4 { p6 O" M e
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。
( P, O: x" e8 W$ `: f* z
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。
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% {' l3 p u. q, M! n' Q
2.计算方法
+ e/ Q1 L" v" e# F% n2 _
样本熵的计算方法如下：
2 Z/ x6 L e+ \2 p, Q/ P8 Y+ j
5 T! y$ m) Z: \/ U
- Q- [% {* F" \/ l. O% D5 X
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：
& K K$ d: }" r) r5 ]
2018-11-1 10:26 上传
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