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MATLAB样本熵时间序列复杂度分析工具
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了样本熵(Sample Entropy)算法，用于量化时间序列的复杂度。支持自定义嵌入维数(m)和相似容限(r)，自动计算熵值，适用于生物信号、金融数据等领域的非线性分析。
详 情 说 明
基于样本熵的时间序列复杂度分析系统
项目介绍
本项目是一个专门用于时间序列复杂度分析的MATLAB计算工具，核心实现了样本熵(Sample Entropy)算法。样本熵作为一种非线性动力学参数，能够有效量化时间序列的复杂度和规则性，适用于生理信号分析（如ECG、EEG）、金融时间序列分析、机械振动监测等多种领域。该系统提供了标准化的计算流程和可配置的参数选项，为研究人员提供便捷的复杂度评估解决方案。功能特性
- 自动化计算：一键完成时间序列样本熵值的计算
- 参数可配置：支持自定义嵌入维数(m)和相似容限(r)参数
- 算法优化：采用向量化计算技术提升运算效率
- 通用性强：适用于各种类型的一维时间序列数据
- 结果完整：输出样本熵值及完整的计算参数信息
使用方法
基本调用
% 载入时间序列数据 data = load('your_time_series_data.mat');% 使用默认参数计算样本熵 result = main(data);
高级配置
% 自定义计算参数 params.m = 3; % 嵌入维数 params.r = 0.15; % 相似容限（建议取标准差的0.1-0.25倍） params.N = 1000; % 数据长度% 使用指定参数计算 result = main(data, params);
输出结果
函数返回包含以下字段的结构体：sampen：计算得到的样本熵值parameters：实际使用的计算参数（m, r, N）status：计算状态信息（成功/失败标志）
系统要求
- MATLAB R2016b或更高版本
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
- 内存要求：至少2GB RAM（建议4GB以上）
