MATLAB时间序列分析工具箱：近似熵复杂度测评系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现时间序列数据的近似熵（ApEn）计算，可量化评估信号复杂性与规律性。支持正弦波、方波等确定性信号及白噪声、随机游走等随机信号的分析，适用于生物医学、金融数据等领域的模式识别研究。

详 情 说 明

基于近似熵的时间序列复杂性测评系统

项目介绍

本项目实现时间序列数据的近似熵（Approximate Entropy, ApEn）计算与分析，用于定量评估时间序列的复杂性与规律性。支持对确定性信号（如正弦波、方波等）和随机信号（如白噪声、随机游走等）进行非线性动力学特性分析，为模式识别、故障诊断或生理信号分析提供数据支撑。

功能特性

• 数据预处理：支持单列或多列时间序列数据导入（.txt、.csv格式或MATLAB矩阵变量）
• 参数配置：用户可自主调整嵌入维数（m，默认值为2）与容限阈值（r，通常取0.1~0.25倍数据标准差）
• 核心算法：基于相空间嵌入技术与Heaviside函数的模式匹配统计实现近似熵计算
• 结果可视化：

- 原始信号时序图展示 - 参数敏感性分析曲线（r/m变化对ApEn的影响） - 多信号熵值分布柱状图对比

• 分析输出：

- 近似熵数值（定量表征序列复杂性：熵值越低越规则，越高越随机） - 熵值对比表格（不同信号或参数下的ApEn结果统计）

使用方法

1. 运行主程序文件启动系统图形界面
2. 导入需要分析的时间序列数据文件或变量
3. 设置信号类型标识（用于分类对比分析）
4. 调整嵌入维数m和相似容限r参数
5. 执行计算并查看生成的近似熵结果和可视化图表
6. 通过参数敏感性分析优化参数选择
7. 对比不同信号的熵值分布得出复杂性分析结论

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 所需工具箱：信号处理工具箱、统计工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括图形用户界面的构建与回调函数管理，实现了数据导入预处理、参数配置界面交互、近似熵计算算法调用以及多种可视化图表的生成与展示。该文件通过模块化设计将数据加载、参数设置、熵值计算和结果输出等功能有机结合，为用户提供完整的时间序列复杂性分析工作流程。