matlab样本熵代码

以下是一个计算样本熵的 Matlab 代码：

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。

相关问题

matlab 样本熵代码

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。

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%"]
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