MATLAB非线性动力学复杂度分析工具包

资 源 简 介

该MATLAB工具包提供三种关键非线性动力学复杂度指标的计算实现：近似熵、改进样本熵与优化模糊熵。通过高效算法与直观接口，支持生物信号、时间序列等数据的复杂度量化分析，便于科研与工程应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的复杂度指标分析工具包

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的非线性动力学复杂度分析工具包，专门用于计算和分析时间序列的复杂性与规律性。工具包集成了三种经典的非线性动力学指标：近似熵（Approximate Entropy）、改进的样本熵（Improved Sample Entropy）和优化的模糊熵（Optimized Fuzzy Entropy）。这些指标广泛应用于生物医学信号（如EEG、ECG）、机械振动数据、金融时间序列等领域的复杂度分析。

功能特性

• 多算法集成：提供三种成熟的复杂度计算算法

- 近似熵算法：基于Pincus经典理论，通过嵌入维数和容差阈值计算序列规律性 - 改进样本熵算法：通过剔除自匹配策略减少偏差，提升计算稳健性 - 优化模糊熵方法：结合模糊隶属度函数技术，增强对噪声数据的鲁棒性

• 灵活的参数配置：支持用户自定义嵌入维度（m）、容差阈值（r）、数据长度（N）等关键参数

• 完整的数据处理流程：

- 支持多种数据输入格式（MATLAB数组、.mat文件、.txt文本文件） - 内置数据预处理与参数有效性校验功能 - 提供计算过程日志和校验报告

• 可视化分析：可生成熵值对比柱状图、时间序列与熵值关系曲线等可视化结果

使用方法

1. 数据准备：准备一维时间序列数据，支持向量形式输入或文件加载
2. 参数设置：根据分析需求设置嵌入维度、容差阈值等参数（可选使用默认值）
3. 执行计算：运行主程序，工具包将自动完成数据预处理、熵值计算和验证
4. 结果获取：获取三种熵值数值结果、计算日志和校验报告
5. 可视化分析：根据需要生成可视化图表进行结果对比分析

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）
• 推荐内存：4GB及以上（用于处理长序列数据）

文件说明

主程序文件作为工具包的核心控制器，实现了完整的数据处理流水线，包括数据加载与格式校验、参数初始化与有效性验证、三种熵值算法的协调计算、结果输出与可视化生成等功能模块，为用户提供一站式的复杂度分析解决方案。