改进多尺度快速样本熵
时间: 2023-10-08 15:08:29 浏览: 44
改进多尺度快速样本熵(Improved Multiscale Fast Sample Entropy)是一种改进的时间序列复杂度表征参数。它是在多尺度快速样本熵(Multiscale Fast Sample Entropy)的基础上进行改进得到的。多尺度快速样本熵是对传统的样本熵进行了优化,通过对时间序列进行多尺度分析,可以更好地捕捉序列的复杂性和维度变化。
多尺度快速样本熵的基本原理是,在不同的尺度下计算样本熵。首先,将时间序列按照不同的尺度进行平滑处理,然后计算每个尺度下的样本熵。最后,将不同尺度下的样本熵进行加权平均,得到最终的多尺度快速样本熵。
相比于传统的样本熵,改进的多尺度快速样本熵具有更好的计算效率和准确性。它能够更好地处理大数据量和高维度的时间序列,同时具有较强的抗噪和抗干扰能力。
相关问题
多尺度样本熵matlab
多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy)是一种用于分析信号复杂性和不规则性的方法。它是对传统样本熵(Sample Entropy)的扩展,通过在不同尺度上计算样本熵,可以提供更全面的信号特征描述。下面是一个基于MATLAB的计算信号多尺度样本数的函数代码框架:
function sft = calcSFT(signal, max_scale)
% calcSFT函数用于计算信号的多尺度样本数
输入参数:
% signal: 要处理的信号,为一维列向量
% max_scale: 最大尺度,默认为5
% 输出参数:
% sft: 十进制的多尺度样本数
signal_length = length(signal);
if signal_length < max_scale
error('Signal length must be greater than or equal to max_scale');
end
sft = zeros(1, max_scale); % 存储多尺度样本数
for scale = 1:max_scale
n = 2 ^ scale;
r = floor(signal_length / n);
if r <= 0
error('Signal length must be greater than or equal to 2^scale');
end
% 计算每个尺度的样本数
for i = 1:n
sft(scale) = sft(scale) + calcNumSamples(signal((i-1)*r+1:i*r), 1, 1);
end
end
可以根据具体需求对该函数进行修改。
多尺度样本熵matlab程序
以下是一个用于计算多尺度样本熵的MATLAB程序的示例:
```matlab
function MSE = MultiscaleSampleEntropy(data, max_scale, n)
% data: 输入的信号
% max_scale: 最大尺度
% n: 将每个尺度分为n个等长部分
% 初始化多尺度样本熵向量
MSE = zeros(1, max_scale);
% 对于每个尺度
for scale = 1:max_scale
% 将信号划分为不同分辨率的部分
divided_data = DivideData(data, scale);
% 初始化样本数向量
sample_counts = zeros(1, n);
% 对于每个部分
for i = 1:n
% 计算样本数
sample_counts(i) = CalculateSampleCount(divided_data{i});
end
% 将每个部分的样本数求和,得到该尺度下的样本数
MSE(scale) = sum(sample_counts);
end
end
function divided_data = DivideData(data, scale)
% 将信号划分为不同分辨率的部分
% 计算每个部分的长度
part_length = floor(length(data) / scale);
% 初始化划分后的数据
divided_data = cell(1, scale);
% 对于每个部分
for i = 1:scale
% 划分数据
start_index = (i-1) * part_length + 1;
end_index = i * part_length;
divided_data{i} = data(start_index:end_index);
end
end
function sample_count = CalculateSampleCount(data)
% 计算样本数
% 使用SampleEntropy函数计算样本熵
sample_entropy = SampleEntropy(data);
% 根据样本熵计算样本数
sample_count = exp(sample_entropy);
end
function sample_entropy = SampleEntropy(data)
% 计算样本熵
% 在这里实现计算样本熵的算法
% ...
% 返回样本熵
end
```
这个程序可以根据输入的信号和最大尺度,计算信号在多个尺度下的样本数。首先,函数根据最大尺度将信号划分成多个不同分辨率的部分。然后对于每个尺度,将其分为n个等长部分,再对每个部分计算样本数,最后将每个部分的样本数求和,得到该尺度下的样本数。