EMD样本熵特征提取

资 源 简 介

EMD样本熵特征提取

详 情 说 明

EMD样本熵特征提取是一种结合经验模态分解和样本熵计算的信号分析方法，主要用于非线性和非平稳信号的特征提取。EMD（Empirical Mode Decomposition）首先将复杂信号分解为若干个本征模态函数（IMF），每个IMF代表了信号在不同尺度上的振动模式。然后对每个IMF分量计算样本熵值，样本熵反映了信号的复杂度和不规则性，能够量化信号的随机性程度。

该方法通过多尺度分解和熵值计算的结合，可以捕捉信号在不同频带上的复杂度特征。相比于直接计算原始信号的样本熵，EMD分解后的样本熵特征更能反映信号的局部特性和多尺度信息。这种特征提取方式在生物信号处理（如EEG、ECG分析）、机械故障诊断等领域有广泛应用，能够有效提高模式识别和分类的准确性。