MATLAB脑波信号近似熵及互近似熵分析工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了高效的近似熵（ApEn）和互近似熵（Cross-ApEn）算法，专注脑电信号（EEG）非线性特征分析。支持多通道批量处理和对比，配备可视化界面展示熵值变化，适用于神经科学研究与脑波信号复杂性评估。

详 情 说 明

脑波信号近似熵及互近似熵分析工具箱

项目介绍

本工具箱专为脑电信号(EEG)的非线性动力学特征分析而设计，实现了近似熵(ApEn)和互近似熵(Cross-ApEn)的高效计算算法。通过滑动窗口模式匹配技术，能够有效量化脑波信号的复杂度和通道间的关联性，为脑功能研究、神经疾病诊断提供可靠的非线性特征指标。

功能特性

• 高效熵值计算: 采用优化的滑动窗口算法，快速计算单通道近似熵和多通道互近似熵
• 多格式支持: 兼容.mat和.edf格式的脑电数据输入
• 批量处理能力: 支持多通道EEG信号的并行计算与对比分析
• 可视化分析: 提供熵值分布热力图、时变熵值曲线等可视化展示
• 数据预处理: 集成去噪、滤波、信号分段等预处理功能
• 参数可配置: 灵活设置嵌入维度、容差阈值、分段参数等关键参数

使用方法

1. 数据准备: 准备EEG数据文件(.mat或.edf格式)，确保数据格式规范
2. 参数设置: 在配置文件中指定采样频率、嵌入维度m、容差阈值r等参数
3. 运行分析: 执行主程序，系统将自动完成数据预处理、熵值计算和结果输出
4. 结果查看: 查看生成的熵值矩阵、关联矩阵及可视化图表
5. 报告生成: 获取包含统计特征和可靠性指标的分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心功能，包括脑电数据的读取与验证、信号预处理流程控制、近似熵与互近似熵的并行计算引擎、多通道结果的对比分析逻辑、可视化图形的自动生成以及分析报告的统计输出。该文件通过模块化设计协调各功能组件的工作流程，为用户提供一站式的脑波非线性特征分析解决方案。