VMD子模态样本熵计算

VMD子模态样本熵的计算可以通过以下步骤进行：

1. 首先，将原始信号使用VMD算法进行分解，得到K个子模态函数{uk}。

2. 对于每个子模态函数uk，计算其样本熵。样本熵的计算可以使用样本熵公式，其中m表示子序列的长度，r表示子序列的阈值。样本熵的计算结果与数据的长度无关，因此可以在不同长度的子序列上进行比较。

3. 根据样本熵的计算结果，可以评估每个子模态函数的复杂性。样本熵值越低，表示子序列的自我相似度越高，反之则表示子序列的复杂性越高。

需要注意的是，VMD子模态样本熵的计算结果可能会受到数据的不同而有所差异。因此，在进行计算时，需要根据具体的数据情况选择合适的参数和阈值，以获得准确的结果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【数字信号去噪】基于matlab遗传算法优化变分模态分解VMD数字信号去噪（目标函数为样本熵)【含Matlab源码 ...](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/125858574)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [VMD为什么需要进行参数优化，最小包络熵，样本熵，排列熵，信息熵，适应度函数到底该选哪个](https://blog.csdn.net/woaipythonmeme/article/details/131447835)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [VMD如何确定分解层数（二）：通过样本熵（SE）确定](https://blog.csdn.net/weixin_46062179/article/details/124776537)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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