matlab代码实现计算样本熵

资 源 简 介

matlab代码实现计算样本熵

详 情 说 明

样本熵（Sample Entropy）是一种用于量化时间序列复杂度的非线性动力学指标，常用于生物医学信号、金融数据等领域。其核心思想是通过计算序列中模式重复出现的概率来反映序列的规律性——规律性越强，样本熵值越低；随机性越强，样本熵值越高。

实现逻辑分析 参数设定：需定义两个关键参数——模式长度（m）和容差阈值（r）。通常m取2，r取0.1~0.25倍序列标准差。 子序列提取：将原始序列拆解为长度为m和m+1的连续子序列。 相似性匹配：计算各子序列间的欧氏距离，统计距离小于r的匹配次数（需排除自匹配）。 概率计算：分别对m和m+1长度的子序列匹配结果求概率比，取对数后得到样本熵值。

技术要点 距离计算时需对序列进行标准化处理（如除以标准差），避免量纲影响。 通过向量化操作（如MATLAB矩阵运算）替代循环可显著提升效率。 边界处理需注意：序列末端不足m+1的点应舍弃。

应用扩展 样本熵特别适用于短数据（如心率变异性分析），但需注意参数选择的敏感性。其变体（如多尺度样本熵）可进一步挖掘时间序列的多层次复杂度特征。