包络熵 matlab

在Matlab中计算包络熵，可以使用信号处理工具箱中的函数`hilbert()`和`entropy()`来实现。以下是一个示例代码：

% 输入信号
x = sin(2*pi*100*(0:0.001:1)); % 这里以正弦信号为例

% 计算包络
env = abs(hilbert(x));

% 计算包络熵
entropy_value = entropy(env);

这段代码首先生成一个频率为100Hz的正弦信号`x`，然后使用`hilbert()`函数计算信号的解析包络，然后使用`entropy()`函数计算包络的熵。最后，包络熵的结果存储在变量`entropy_value`中。

请注意，为了使用这些函数，你需要安装信号处理工具箱。如果你没有安装它，可以通过在MATLAB命令窗口中输入`ver`来查看你安装的工具箱列表，或者通过在MATLAB命令窗口中输入`ver('signal')`来检查信号处理工具箱是否已安装。如果信号处理工具箱未安装，你可以通过在MATLAB中选择"Add-Ons"菜单，然后选择"Get Add-Ons"进行安装。

相关问题

包络熵matlab代码

以下是一个简单的包络熵计算的 Matlab 代码：

function [H] = envelope_entropy(signal, m, r)
% signal: 输入信号
% m: 子序列长度
% r: 阈值

N = length(signal); % 信号长度
H = 0; % 包络熵

for i = 1:N-m+1
    % 生成子序列
    subseq = signal(i:i+m-1);

    % 计算包络
    env = abs(hilbert(subseq));

    % 计算距离矩阵
    dist = pdist2(env, env, 'chebychev');

    % 计算局部熵
    local_H = sum(sum(dist <= r)) / (m*(m-1));
    
    % 更新包络熵
    H = H - local_H * log(local_H);
end

H = H / (N-m+1);
end

调用方式如下：

signal = randn(1,1000); % 生成随机信号
m = 10; % 子序列长度
r = 0.5; % 阈值
H = envelope_entropy(signal, m, r); % 计算包络熵

其中，输入信号 `signal` 应该是一个长度为 `N` 的向量。`m` 表示子序列的长度，一般取值为 10-20。`r` 表示阈值，一般取值为信号的标准差的一半。输出结果为 `H`，即包络熵。

包络熵 matlab程序

包络熵是一种度量信号复杂性的统计特性，它反映了信号的不确定性或信息的非线性特征。在MATLAB中，你可以使用`entropey`函数计算时间序列的包络熵。以下是创建一个简单的MATLAB程序来计算信号包络熵的一个例子：

% 假设 `signal` 是你的时间序列信号
if nargin < 1 || isempty(signal)
    error('Please provide a signal as input.');
end

% 提取信号的包络 (这里假设信号是对称的，如果是非对称的，可以先做对数运算)
[~, envelope] = periodogram(signal, [], 'psd');
envelope = abs(envelope);

% 转换为灰度图像以便于计算
gray_image = log(1 + envelope ./ max(envelope));

% 计算并显示包络熵
entropy_value = entropy(gray_image(:));
disp(['Envelop Entropy: ', num2str(entropy_value)]);

%