匿名matlab代码用于熵分析的 Matlab 代码 这是我们对各种熵分析方法的实现。 使用我们的代码进行研究时，请引用以下论文： Radhagayathri K. Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 近似熵分布：一种理解短期 HRV 信号不规则性的新方法。 非线性动力学，第 1-15 页，2016 年。 Radhagayathri K Udhayakumar、Chandan Karmakar 和 Marimuthu Palaniswami。 使用样本熵分布了解短期 HRV 信号的不规则特性。 IEEE 跨生物医学工程，2018 年。 接触： Radhagayathri K Udhayakumar 博士，

该资源为试用版代码~ 一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵

样本熵、近似熵、lempel-ziv函数代码。lempel-ziv复杂度是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法

读取声信号，计算自相关，近似熵，lzc复杂度

一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵 % enveEn：包络熵

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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

提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法. 首先, 不同于传统的预测效果评价准则, 从衡量样本序列复 杂性的角度出发, 以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则, 建立变权组合预测优化模型; 然后, 在变权组合 预测权值分配问题上, 为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足, 采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM) 回 归法, 实现预测点加权系数的准确预测; 最后, 通过实例表明了该方法的可行性和有效性.

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