matlab 样本熵代码
时间: 2023-10-19 21:09:38 浏览: 188
根据引用提供的信息,该作者对一系列熵特征提取进行了封装,其中包括样本熵。以下是样本熵的MATLAB代码实现:
function [SampEn]=sampen(X,M,r)
% X: time series;
% M: embedding dimension;
% r: tolerance;
N=length(X);
% create matrix
XMat=zeros(N-M+1,M);
for i=1:N-M+1
XMat(i,:)=X(i:i+M-1);
end
% calculate Euclidean distance
DMat=zeros(N-M+1,N-M+1);
for i=1:N-M+1
for j=i:N-M+1
DMat(i,j)=max(abs(XMat(i,:)-XMat(j,:)));
DMat(j,i)=DMat(i,j);
end
end
% count similar patterns
B=zeros(1,N-M);
for i=1:N-M
B(i)=length(find(DMat(i+1:N-M+1,i)<=r))-1;
end
% calculate SampEn
SampEn=-log(sum(B)/length(B));
end
其中,X为时间序列,M为嵌入维度,r为容差。函数返回样本熵SampEn的值。
相关问题
matlab样本熵代码
以下是一个计算样本熵的 Matlab 代码:
```matlab
function [entropy] = sample_entropy(data, m, r)
% data: 输入的时间序列数据
% m: 重复次数
% r: 相似度阈值
N = length(data);
B = zeros(N-m+1, m);
for i = 1:N-m+1
B(i,:) = data(i:i+m-1);
end
C = zeros(N-m+1, 1);
for i = 1:N-m+1
for j = 1:N-m+1
if i ~= j
if max(abs(B(i,:)-B(j,:))) <= r
C(i) = C(i) + 1;
end
end
end
end
entropy = -log(sum(C)/(N-m+1));
end
```
其中,输入参数 `data` 是一个长度为 N 的时间序列数据,`m` 是重复次数,`r`是相似度阈值。该函数首先将时间序列数据划分为长度为 m 的子序列,然后计算每个子序列与其他子序列的相似度,如果相似度小于阈值 r,则计数器 C 加 1。最后计算样本熵并返回。
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:
```matlab
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 ]
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