python提取近似熵特征代码

以下是使用Python提取近似熵特征的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

def approximate_entropy(x, m, r):
    """
    计算近似熵。
    x: 输入信号。
    m: 滑动窗口大小。
    r: 容差值。
    """
    N = len(x)
    phi = np.zeros(N-m+1)
    for i in range(N-m+1):
        window1 = x[i:i+m]
        count1 = 0
        for j in range(N-m+1):
            if j == i:
                continue
            window2 = x[j:j+m]
            if np.max(np.abs(window1 - window2)) <= r:
                count1 += 1
        phi[i] = count1 / (N-m+1)
    return -np.log(np.mean(phi))

def extract_approximate_entropy_feature(x, window_sizes=[10, 20, 30], r=[0.1, 0.5, 1]):
    """
    提取近似熵特征。
    x: 输入信号。
    window_sizes: 滑动窗口大小。
    r: 容差值。
    """
    feature = []
    for m in window_sizes:
        for rr in r:
            feature.append(approximate_entropy(x, m, rr))
    return feature

# 示例：提取近似熵特征
x = np.sin(np.linspace(0, 10*np.pi, 500))
feature = extract_approximate_entropy_feature(x)
print(feature)