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

样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。 样本熵python代码实现，使用一个时间序列列表用来test代码，运行流程无BUG，有需要的自取。

样本熵(SampEn)是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法，在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用[1]. 由于样本熵是近似熵的一种改进方法，因此可以将其与近似熵联系起来理解.

样本熵，旨在降低近似熵的误差, 与已知的随机部分有更加紧密的一致性,样本熵是一种与现在的近似熵类似但精度更好的方法。可用于计算时间序列的样本熵，在emd分解后imf的判定上可作为判断依据，也可用于特征提取。

样本熵的matlab程序，简洁明了易懂，可用于计算时间序列复杂度

样本熵代码

用于计算信号的样本熵，分析信号的复杂度。

SampEn 是一种复杂性度量，可以轻松应用于任何类型的时间序列数据，包括心率变异性和 EEG 数据等生理数据。 SampEn 在概念上类似于近似熵 (ApEn)，但有以下区别： 1) SampEn 不计算自匹配。 通过在最后一步取对数可以避免使用 log(0) 可能带来的麻烦。 2) SampEn 不像 ApEn 那样依赖数据大小。 比较如上图所示。 此属性使其适用于数据量相对较短的应用程序。 此代码使用与 Fast Approximate Entropy 中相同的矢量化技术，这是同一作者的另一个提交。

lmd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到pf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的样本的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。

基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的