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测试“基于面板数据的熵值法”的样例数据

基于负熵最大化的FastICA算法

近似熵 (ApEn) 是分析时间序列数据复杂性的流行工具，尤其是在临床研究中。 这个函数是 ApEn 的一个非常简单有效的实现，基于向量化概念，它大大提高了 for 循环实现的速度。 它还包含一个测试代码 (foo.m)，用于生成不同模拟时间序列数据的 ApEn 图，以帮助理解用法。 测试代码生成的图类似于 Ki H. Chon 在 2009 年发表于 IEEE Eng in Med Biol 的论文中出现的图，讨论了我们应该使用什么 r 值。

仿真信号序列的近似熵 MATLAB程序 函数可调用

AGNES和DIANA算法 AGNES (AGglomerative NESting)算法最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇根据某些准则被一步步地合并。两个簇间的距离由这两个不同簇中距离最近的数据点对的相似度来确定；聚类的合并过程反复进行直到所有的对象最终满足簇数目。 DIANA (DIvisive ANAlysis)算法是上述过程的反过程，属于分裂的层次聚类，首先将所有的对象初始化到一个簇中，然后根据一些原则（比如最大的欧式距离），将该簇分类。直到到达用户指定的簇数目或者两个簇之间的距离超过了某个阈值。

图像分割，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度，颜色，纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。 基于信息熵的一类方法被广泛应用到图像分割领域，比如最大熵，最大交叉熵，最小交叉熵等。本文研究了基于Tsallis熵的多阈值图像分割算法，通过利用图像的灰度直方图信息，近似拟合灰度的概率分布函数，然后设定目标函数，目标函数最大化对应的阈值就是最佳阈值，相比传统算法，Tsallis熵的阈值分割方法，能够克服一定的噪声干扰，同时避免了单阈值的问题，能够分割多个感兴趣区域。 本文最后在matlab环境中进行真实图像的分割实验，结果表明，这种方法能够较好的克服图像细节分割不准的问题，同时能够针对多个灰度级别进行分割，大大提高分割的准确率。

熵权法和灰色分析的MATLAB实现，里边有详细的MATLAB实现程序，方便大家学习掌握。

它实现了样本熵的快速计算，解决了等效正交范围搜索方法，使用 kd 树搜索邻居，如 Yu-Hsiang Pan 等人在 2011 年提出的文献中提出的那样。 有关算法的详细说明，请查找： - “使用正交范围搜索计算多尺度熵” - “生物医学中样本熵和近似熵的快速计算” 此代码也可用于计算多尺度样本熵，只需向此代码提供粗粒度时间序列即可。 详细信息位于文件 saenkd.m 的帮助部分

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