MATLAB时间序列分析工具：近似熵算法实现与应用

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现时间序列的复杂度分析，核心采用近似熵算法，有效量化序列规律性与可预测性。支持分析周期、混沌信号及各类随机信号，为信号处理与模式识别研究提供专业工具。

详 情 说 明

时间序列复杂度分析工具 - 近似熵算法实现与应用

项目介绍

本项目专门针对时间序列数据进行复杂度特征提取与分析。通过实现经典的近似熵算法，能够有效测量时间序列的规律性和可预测性。系统支持对确定性信号（如周期信号、混沌信号）和随机信号（如白噪声、随机游走）的复杂度量化评估。该工具可用于信号处理、生物医学数据分析、金融时间序列分析等多个领域，帮助用户理解信号的动力学特性。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现近似熵计算算法，包括模式匹配和条件概率计算
• 智能参数优化：支持自动参数选择与结果验证，针对不同信号类型进行参数优化
• 多格式数据支持：兼容.txt、.csv、.mat等多种数据格式
• 全面分析报告：生成包含复杂度等级评估的详细分析报告
• 丰富可视化：提供时间序列波形图、复杂度分布示意图等可视化结果
• 参数敏感性分析：展示不同参数设置下的熵值变化趋势
• 多信号对比分析：支持多组信号的复杂度排名和统计分析

使用方法

输入要求

1. 数据格式：一维时间序列数据（支持.txt、.csv、.mat格式）
2. 信号类型：可选标识信号类型（确定性信号/随机信号）
3. 算法参数：可自定义嵌入维度m和相似容限r，或选择自动参数优化
4. 数据长度：最小数据点数建议≥1000个采样点

输出结果

1. 近似熵数值：量化时间序列复杂度的单个标量值
2. 复杂度分析报告：包含信号特性描述和复杂度等级评估
3. 可视化结果：时间序列波形图+复杂度分布示意图
4. 参数敏感性分析：不同参数设置下的熵值变化趋势图
5. 对比分析结果：多组信号的复杂度排名和统计分析表

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 推荐内存：4GB 或以上
• 所需工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能模块，承担着数据处理流程的调度与管理职责。具体实现了数据加载与格式解析、信号预处理（包括归一化和去趋势处理）、近似熵算法核心计算逻辑、参数优化与敏感性分析、可视化图形生成以及分析报告自动生成等主要功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保分析流程的完整性和准确性。