MATLAB时间序列样本熵复杂度分析工具

资 源 简 介

基于MATLAB开发的样本熵计算工具，可高效分析时间序列复杂度。支持不同长度和采样率的数据，定量评估序列规律性，特别适用于生物医学信号分析。提供简单易用的界面，适用于研究人员和工程师。

详 情 说 明

基于MATLAB的时间序列样本熵复杂度分析工具

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的专门用于时间序列复杂度分析的强大工具。工具通过实现高效的样本熵计算算法，能够精确度量时间序列数据的复杂性，特别适用于生物医学信号分析、金融时间序列分析和机械振动监测等领域的复杂度评估需求。系统具备自动处理不同长度和采样率时间序列的能力，通过计算样本熵值来定量分析序列的规律性程度。

功能特性

• 智能预处理：自动进行数据异常检测与缺失值处理，支持数据归一化与标准化
• 核心算法优化：实现高效的样本熵计算算法，提供精确的复杂度量化分析
• 多尺度分析：支持滑动窗口分析与多尺度样本熵扩展功能
• 灵活输入输出：支持多种数据格式导入导出，提供丰富的可视化展示选项
• 参数可配置：用户可以自定义嵌入维度m和容限阈值r等关键参数

使用方法

基本使用流程

1. 准备时间序列数据（支持MATLAB数组、文本文件、Excel表格）
2. 设置计算参数（嵌入维度m、容限阈值r）
3. 运行样本熵计算
4. 查看结果和可视化输出

参数说明

• 输入数据：一维时间序列数据向量（double类型），支持单列或多行格式
• 嵌入维度m：默认值为2，用于控制模式匹配的维度
• 容限阈值r：通常设置为0.1~0.25倍数据标准差，用于确定匹配容限

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB核心功能（无需额外工具箱）

文件说明

本项目的主入口文件整合了完整的样本熵分析流程，包括数据导入与预处理、参数配置与验证、样本熵核心算法执行、结果可视化展示以及分析结果导出等功能模块，提供了从数据输入到结果生成的一站式解决方案。