MATLAB实现的序列粗粒化与多尺度样本熵分析系统

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的序列粗粒化处理工具，通过多尺度重构原始时间序列，为样本熵等熵值分析提供预处理支持。支持自定义尺度参数，适用于生物信号、金融数据等多领域时间序列分析。

详 情 说 明

基于粗粒化处理的序列多尺度熵分析系统

项目介绍

本项目实现序列粗粒化处理，用于支持多尺度熵（特别是样本熵）的计算。通过将原始时间序列在不同尺度下进行粗粒化处理，生成多个粗粒化序列，为后续的多尺度熵分析提供基础数据。系统支持自定义粗粒化尺度参数，适用于生物信号、金融时间序列等多种场景的多尺度复杂性分析。

功能特性

• 序列粗粒化处理：采用滑动窗口均值算法实现多尺度序列粗粒化
• 多尺度样本熵计算：提供完整的样本熵计算接口，支持参数自定义
• 可视化分析：生成粗粒化序列对比图和多尺度熵分布图
• 灵活参数配置：支持标量或向量形式的尺度参数设置
• 多领域适用：兼容生物信号、金融时间序列等多种数据类型

使用方法

输入参数

• 一维时间序列数据：数值向量格式（如ECG信号、股价序列等）
• 粗粒化尺度参数：标量或向量，定义需要计算的尺度范围
• 可选参数：样本熵计算参数（阈值r、模式长度m等）

输出结果

• 粗粒化序列集合：单元格数组，每个元素对应一个尺度的粗粒化序列
• 多尺度样本熵值向量：每个尺度对应的熵值计算结果
• 可视化图表：粗粒化序列对比图 + 多尺度熵分布图

基本调用示例

% 载入时间序列数据 data = load('sample_data.mat');

% 设置粗粒化尺度参数 scales = 1:10;

% 调用主分析函数 [coarse_sequences, entropy_values] = main(data, scales);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于基础信号处理函数）
• 统计和机器学习工具箱（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括时间序列数据的读取与预处理、多尺度粗粒化变换的执行、样本熵值的计算分析以及结果可视化图表的生成。该文件整合了完整的处理流程，为用户提供一站式的多尺度熵分析解决方案。