MATLAB样本熵时间序列复杂度分析工具

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）

文件说明

主程序文件整合了完整的样本熵计算流程，包含数据预处理、参数验证、核心算法执行和结果输出等核心模块。该文件实现了时间序列的标准化处理、相似模式匹配统计、概率计算和最终熵值推导等功能，确保计算过程的准确性和稳定性。程序采用模块化设计，具备良好的错误处理机制，能够自动适应不同的输入数据格式和参数配置需求。