模糊熵处理脑电信号数据的matlab代码

以下是一个使用模糊熵处理脑电信号数据的 MATLAB 代码示例：

% 导入脑电信号数据
data = load('brain_signal_data.mat');
signal = data.signal;

% 设置模糊熵参数
window_size = 100; % 移动窗口大小
m = 2; % 嵌入维度
r = 0.2; % 阈值

% 初始化结果数组
fuzzy_entropy = zeros(size(signal));

% 计算模糊熵
for i = 1:length(signal)
    if i <= window_size/2 || i > length(signal) - window_size/2
        continue; % 忽略窗口边界
    end
    
    % 提取当前窗口的信号段
    window_start = i - window_size/2;
    window_end = i + window_size/2;
    window = signal(window_start:window_end);
    
    % 计算相邻点之间的距离矩阵
    distance_matrix = pdist(window(:));
    
    % 将距离矩阵转换为二进制矩阵
    binary_matrix = distance_matrix < r;
    
    % 计算每个点的概率密度
    p = sum(binary_matrix, 1) / (window_size * (window_size - 1));
    
    % 计算模糊熵
    fuzzy_entropy(i) = -sum(p .* log(p)) / log(2);
end

% 绘制模糊熵结果
figure;
plot(fuzzy_entropy);
xlabel('时间');
ylabel('模糊熵');
title('脑电信号的模糊熵');

% 保存结果
save('fuzzy_entropy.mat', 'fuzzy_entropy');

请确保将代码中的 `brain_signal_data.mat` 替换为您实际的脑电信号数据文件名，并在运行代码之前确保 MATLAB 已正确安装并将工作目录设置为包含数据文件的文件夹。

此代码使用移动窗口对脑电信号进行处理，并计算每个窗口的模糊熵。模糊熵是一种用于描述信号复杂性的指标，可以在研究脑电信号的非线性特性和动态变化时起到重要作用。

希望这能帮助到您！如有任何进一步的问题，请随时提问。