MATLAB样本熵计算工具 - 初学者友好版

资 源 简 介

该MATLAB项目提供完整的样本熵（Sample Entropy）算法实现，代码结构清晰且注释详尽。支持信号可视化展示原始波形和熵值计算结果，包含示例数据和测试用例，特别适合信号处理初学者学习使用。

详 情 说 明

基于MATLAB的样本熵计算工具——初学者友好版

项目介绍

本项目是一个专为初学者设计的MATLAB样本熵计算工具，实现了完整的样本熵（Sample Entropy）算法。样本熵是一种用于衡量时间序列复杂度和规律性的非线性动力学指标，广泛应用于生物信号分析、时间序列分析等领域。本工具提供了直观的可视化界面和详细的代码注释，帮助用户深入理解算法原理。

功能特性

• 完整算法实现：基于MATLAB的样本熵核心算法，代码结构清晰，注释详尽
• 多格式数据支持：支持.txt、.mat格式文件导入，也支持直接数组输入
• 可视化分析：提供原始信号波形、相空间重构示意图、参数影响分析图
• 参数调节界面：可交互式调整嵌入维数m和容限r等关键参数
• 性能评估：自动生成算法运行时间和精度评估报告
• 多信号类型适配：优化处理生物信号、时间序列等多种数据类型

使用方法

基本使用步骤

1. 数据准备：准备一维时间序列数据（建议长度N>1000）
2. 参数设置：设置嵌入维数m（默认2）和容限r（默认0.2倍标准差）
3. 执行计算：运行主程序，获取样本熵数值
4. 结果分析：查看可视化结果和性能报告

示例代码

% 加载示例数据 data = load('sample_data.mat');

% 调用样本熵计算函数 m = 2; % 嵌入维数 r = 0.2; % 容限系数 sampen_value = calculate_sample_entropy(data.signal, m, r);

% 显示结果 disp(['样本熵值：', num2str(sampen_value)]);

参数调节建议

• 信号长度：建议使用N>1000的数据以获得稳定结果
• 嵌入维数m：通常取1-3，可根据信号复杂度调整
• 容限r：一般取0.1-0.25倍标准差，需权衡灵敏度和稳定性

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存要求：至少4GB RAM（处理长序列时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的样本熵计算流程，包含数据导入预处理、核心算法执行、结果可视化展示和性能评估报告生成等核心功能。该文件整合了参数设置界面、多种信号类型的自适应处理机制，以及计算过程的实时监控与错误处理，确保用户能够便捷地完成从数据输入到结果分析的全流程操作。