matlab样本熵代码实现

以下是一个MATLAB的样本熵代码实现的示例：

function H = SampleEntropy(N, m, r, input)
    for i = 1 : length(input)
        for j = 1 : N - m + 1
            temp = input(i, j : j + m - 1);
            A = [];
            for k = 1 : N - m + 1
                if k ~= i
                    dist = max(abs(temp - input(k, j : j + m - 1)));
                    if dist <= r
                        A = [A; k];
                    end
                end
            end
            C(i, j) = length(A);
        end
    end
    B = sum(C);
    H = -sum(B .* log(B / size(C,2))) / size(C, 2);
end

这个代码实现了样本熵的计算。在这段代码中，输入参数包括N（样本长度）、m（子序列长度）、r（相似度阈值）和input（样本数据序列）。代码通过遍历每个输入样本，计算子序列之间的距离，然后根据相似度阈值筛选出符合要求的子序列，最后统计每个子序列的数量。最终，样本熵的值通过加权平均计算得到。

这个代码示例可以帮助你理解如何使用MATLAB实现样本熵的计算，并为你在相关领域的工作提供代码实现的基础。你可以根据自己的需要，对代码进行适当修改和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [样本熵及其matlab实现方法](https://blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/130672201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Matlab基础应用学习笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88284511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]