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计算时间序列的样本熵
计算时间序列的样本熵
时间序列
非线性分析
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2018-07-16
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计算所给的时间序列的样本熵,分析其非线性复杂度特性
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样本熵计算_函数算法实现
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5星 · 资源好评率100%
样本熵,旨在降低近似熵的误差, 与已知的随机部分有更加紧密的一致性,样本熵是一种与现在的近似熵类似但精度更好的方法。可用于计算时间序列的样本熵,在emd分解后imf的判定上可作为判断依据,也可用于特征提取。
样本熵计算,样本熵计算公式,matlab
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5星 · 资源好评率100%
MATLAB样本熵计算 多种方法 亲测有效
样本熵,样本熵 定义,matlab
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5星 · 资源好评率100%
样本熵的计算,可用于脑电信号 ,样本熵特征的提取
样本熵python代码
浏览:79
5星 · 资源好评率100%
样本熵python代码实现,使用一个时间序列列表用来test代码,运行流程无BUG,有需要的自取。样本熵python代码实现,使用一个时间序列列表用来test代码,运行流程无BUG,有需要的自取。 样本熵python代码实现,使用一个时间序列列表用来test代码,运行流程无BUG,有需要的自取。
样本熵:这个简短的代码计算给定时间序列数据的样本熵(SampEn)。-matlab开发
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SampEn 是一种复杂性度量,可以轻松应用于任何类型的时间序列数据,包括心率变异性和 EEG 数据等生理数据。 SampEn 在概念上类似于近似熵 (ApEn),但有以下区别: 1) SampEn 不计算自匹配。 通过在最后一步取对数可以避免使用 log(0) 可能带来的麻烦。 2) SampEn 不像 ApEn 那样依赖数据大小。 比较如上图所示。 此属性使其适用于数据量相对较短的应用程序
论文研究 - 北京市经济活力评价及影响因素分析-基于熵权法和灰色关联分析模型
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基于2013年至2017年北京市经济活力的时间序列数据,从经济增长,企业活力,资本能力和劳动力素质的角度,建立了适合的城市经济活力评价体系。 运用熵值法评价北京市的城市经济活力,采用灰色关联分析法研究企业活力和城市常住人口变动对城市经济活力的影响。 结果表明:首先,北京市城市经济的经济活力在2013-2017年逐年增加,并且在2016年至2017年之间增长率显着提高。其次,企业活力与人口数量的灰色
各种熵的代码(包括模糊熵、样本熵、相似熵等等)
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本代码真实有效,可以运行,包括各种熵的matlab代码,样本熵、近似熵、模糊熵等等。
样本熵方法1.txt
浏览:79
样本熵(SampEn)是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法,在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用[1]. 由于样本熵是近似熵的一种改进方法,因此可以将其与近似熵联系起来理解.
样本熵程序
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4星 · 用户满意度95%
网上找的一个样本熵的程序,不错的东东,共享给大家并感谢原始作者。
样本熵-EEG
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脑电信号分析,脑电信号分段,脑电样本熵特征计算,样本熵程序
function.rar_multiscale_多尺度_时间序列熵_样本熵 matlab_样本熵计算
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Multiscale Entropy多尺度样本熵程序,计算时间序列的样本熵
SampleEntropy.rar_序列样本熵_时间序列 熵_时间熵_样本熵 matlab_熵
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matlab计算样本熵源代码,用于度量时间序列的复杂度
SampEn样本熵计算
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4星 · 用户满意度95%
计算样本熵的Matlab程序,可用于机械故障诊断,生物医学信号处理(例如脑电、肌电、心电等)
shang.zip_时间序列匹配_样本熵_近似熵_近似熵 序列
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基于matlab程序,计算时间序列的样本熵,样本熵是在近似熵的基础上修改的,旨在消去近似熵自身匹配的问题。
样本熵matlab程序
浏览:196
时间序列的样本熵信息,计算相空间模式增加的速率
经验模态分解+样本熵matlab程序代码
浏览:80
5星 · 资源好评率100%
利用经验模态分解提取IMF向量与残余向量的matlab程序,可以直接运行emdplus.m,亲测有效,不能运行不要钱~,主函数与样本熵函数samp经过了分析,里面有详细注解,EMD.m函数用的歪国人写的的~目前也是较为常用的版本了
样本熵的matlab代码
浏览:109
3星 · 编辑精心推荐
样本熵的matlab程序,亲测可用。编写简单易于理解,尤其对于初学者很好。
样本熵函数matlab
浏览:63
样本熵的matlab程序,简洁明了易懂,可用于计算时间序列复杂度
样本熵:样本熵 (SampEn) 的可承受的矢量化实现。-matlab开发
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此函数根据 Richman, JS 和 Moorman, JR (2000) 的建议计算样本熵 (SampEn) 算法。 该脚本是可承受的、压缩的和矢量化的。 因此,计算成本是最小的。 此外,还考虑了未定义 SampEn 的特殊情况: - 如果 B = 0,则没有检测到规律性。 常见的 SampEn 实现将返回 -Inf 值。 - 如果 A = 0,则条件概率为零 (A/B = 0),返回一个
基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵
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基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵, 包含上述三个方法的python代码实现,全部在Jupyter Notebook上实现的。
样本熵matlab 程序
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本程序是用的matlab 编制的样本熵函数,可计算序列的样本熵
金融时间序列的修正交叉样本熵和替代数据分析方法
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金融时间序列的修正交叉样本熵和替代数据分析方法
时间序列的复杂度和熵
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时间序列的复杂度和熵,可以对复杂度和熵有一定的了解。
matlab源程序求样本熵
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与近似熵相比,样本熵具有两个优势:样本熵的计算不依赖数据长度;样本熵具有更好的一致性,即参数m和r的变化对样本熵的影响程度是相同的。 样本熵的值越低,序列自我相似性就越高;样本熵的值越大,样本序列就越复杂。目前样本熵在评估生理时间序列(EEG,sEMG等)的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用。
信号样本熵计算matlab程序
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利用matlab计算信号序列的样本熵,估算信号的复杂度
DEAP数据集的特征提取-近似熵、排列熵、样本熵.zip
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基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵, 包含上述三个方法的python代码实现,全部在Jupyter Notebook上实现的
真多尺度熵.m
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多尺度熵matlab程序。多尺度熵(Multiscale entropy, MSE)将样本熵扩展到多个时间尺度,以便在时间尺度不确定时提供额外的观察视角。
matlab程序,求信号的样本熵
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这是一个matlab程序,里面含有求样本熵的函数,已经编译通过,此样本熵使用的是m为2维和3维的序列长度,阈值取值为0.2倍的序列标准差
基于互样本熵的脑电功能网络构建及其应用
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近年来,通过建立脑网络模型探索大脑功能、理解脑疾病的发生机理成为神经科学的研究热点。提出一种新的脑电网络地形图的构建方法,并探讨了其应用。首先对原始脑电信号进行截取,再对得到的时间序列进行小波包变换,实现原始信号的频率域分解;计算每个通道两两之间的互样本熵值,最后通过拓扑作图得到基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明,所提出的网络构建方法一定程度上能够反映不同的脑功能状态,对于分析理解
pyEntropy:Python的熵
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pyEntropy(pyEntrp) 这是NumPy之上的一小部分函数,可帮助计算用于时间序列分析的不同类型的熵。 当前可用: 信息熵shannon_entropy 样本熵sample_entropy 多尺度熵multiscale_entropy 复合多尺度熵composite_multiscale_entropy 排列熵permutation_entropy 多尺度置换熵mul
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tomorrowLZX
2018-12-17
不错,很有用
Leanin13
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