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基于优化样本熵的MATLAB时间序列复杂度分析工具箱

本MATLAB工具实现高效的优化样本熵算法，显著提升时间序列复杂度分析的计算效率和稳定性。支持长序列处理和实时数据分析，适用于生物医学信号、金融数据等领域的复杂度特征提取。

本项目实现了一种优化版本的样本熵算法，专门用于高效评估时间序列数据的复杂度特征。通过改进传统样本熵的计算方式，该工具在计算效率和稳定性方面均有显著提升，特别适合处理长序列和实时数据分析场景。算法核心采用了滑动窗口动态阈值技术和向量化距离矩阵计算优化，能够自动选择最优的嵌入维度与容差参数。

% 导入时间序列数据（支持.mat文件、.csv表格或数值数组） data = load('time_series_data.mat');

% 调用主分析函数 results = main(data);

% 自定义参数配置 config.m = 2; % 嵌入维度（可选） config.r = 0.15; % 容差阈值（可选） config.N = 2000; % 序列长度（可选）

% 带配置参数的分析 results = main(data, config);

分析完成后将返回包含以下内容的结构体：

主程序文件实现了以下核心功能：通过滑动窗口技术动态调整阈值参数，采用向量化方法优化距离矩阵计算过程，自动选择最优的嵌入维度与容差参数组合，执行批量时间序列复杂度分析并生成可视化结果报告。该文件集成了参数配置、数据预处理、熵值计算和结果输出的完整流程，支持多种数据输入格式和用户自定义参数设置。