样本熵
《基于脑电信号样本熵的情感识别》
《基于脑电信号样本熵的情感识别》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要研究方向，已逐渐受到研究者的广泛关注。
脑电信号作为一种重要的生理信号，为情感识别提供了新的研究思路。
近年来，基于脑电信号样本熵的情感识别方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于脑电信号样本熵的情感识别方法，并分析其在实际应用中的效果。
二、脑电信号与情感识别脑电信号是一种记录大脑活动的电信号，反映了大脑的生理状态和活动模式。
情感是人类的基本心理活动，具有复杂性和多维度性。
近年来，研究者们通过研究脑电信号与情感的关系，发现二者之间存在着密切的联系。
通过分析脑电信号的时域、频域和空间分布特征，可以实现对情感的识别。
三、样本熵理论及其在情感识别中的应用样本熵是一种衡量时间序列复杂性的指标，它基于时间序列的自相似性和复杂度进行分析。
在情感识别中，通过提取脑电信号的样本熵特征，可以有效地反映大脑在处理不同情感时的活动状态。
此外，样本熵具有计算简单、抗干扰能力强等优点，使得其在情感识别中具有较好的应用前景。
四、基于脑电信号样本熵的情感识别方法本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法。
首先，通过采集被试在不同情感状态下的脑电信号数据，提取出样本熵特征。
然后，利用机器学习算法对提取的样本熵特征进行分类和识别。
最后，通过对比不同情感状态下样本熵的差异，实现对情感的识别。
五、实验结果与分析为验证本文提出的情感识别方法的可行性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，基于脑电信号样本熵的情感识别方法具有良好的识别效果。
通过对不同情感状态下样本熵的对比分析，我们发现不同情感在脑电信号样本熵上具有明显的差异，这为情感识别提供了有力的依据。
此外，我们还发现机器学习算法在处理脑电信号样本熵特征时具有较高的分类准确率，进一步证明了本文提出的方法的有效性。
六、结论与展望本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法，并取得了良好的实验结果。
该方法通过提取脑电信号的样本熵特征，实现了对不同情感的识别。
《基于脑电信号样本熵的情感识别》
《基于脑电信号样本熵的情感识别》篇一一、引言情感识别作为人工智能领域的重要分支，在人机交互、智能机器人、心理健康诊断等方面具有广泛的应用前景。
近年来，随着脑电信号分析技术的不断发展，基于脑电信号的情感识别方法逐渐成为研究热点。
本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法，旨在通过分析脑电信号的复杂性和变化规律，实现准确、高效的情感识别。
二、脑电信号与情感识别脑电信号是指大脑在活动过程中产生的微弱电信号，反映了大脑的神经活动。
情感是人类的基本心理活动之一，具有复杂性和多变性。
研究表明，情感的变化会引起脑电信号的相应变化，因此，通过分析脑电信号可以实现对情感的识别。
传统的情感识别方法主要依赖于面部表情、声音、文本等外部信息，而基于脑电信号的情感识别方法则能够更直接、更准确地反映人内心的情感状态。
因此，基于脑电信号的情感识别方法在情感计算领域具有重要价值。
三、样本熵在情感识别中的应用样本熵是一种衡量信号复杂性的方法，可以反映信号的随机性和不确定性。
在情感识别中，脑电信号的样本熵可以作为一种有效的特征提取方法，用于区分不同的情感状态。
本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法。
首先，通过对脑电信号进行预处理，提取出有效的信号成分。
然后，计算脑电信号的样本熵，得到反映信号复杂性的特征值。
最后，利用分类器对特征值进行分类，实现对情感的识别。
四、实验与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了实验。
实验中，我们采集了多组脑电信号样本，包括不同情感状态下的脑电信号。
然后，我们使用本文提出的方法对脑电信号进行特征提取和情感识别。
实验结果表明，本文提出的基于脑电信号样本熵的情感识别方法具有较高的准确性和稳定性。
与传统的情感识别方法相比，该方法能够更准确地反映人内心的情感状态，具有更高的识别率。
五、结论本文提出了一种基于脑电信号样本熵的情感识别方法。
该方法通过分析脑电信号的复杂性和变化规律，实现对情感的准确、高效识别。
样本熵matlab
样本熵matlab
样本熵（sample entropy）是一种用于描述时间序列复杂度的指标，它可以用于分析信号的复杂性和相似性。
在医学与生物学研究中，样本熵广泛应用于生物信号的分析，如脑电图、心电图、肌电图等。
Matlab是实现样本熵分析的常用工具之一，具体步骤如下：
1.数据预处理：将待分析信号导入Matlab中并进行预处理。
预
处理的基本任务是将原始数据导入、滤波、去噪、降采样，以使得信
号更容易被处理。
2.计算样本熵：使用Matlab中已有的函数，如SampEn()，来计
算样本熵。
该函数可以直接输入原始数据和参数，实现样本熵的计算
和可视化。
需要注意的是，计算样本熵时需要预设一些参数，如数据
窗口大小、延迟时间和模板匹配范围等。
3.结果分析：使用Matlab中的绘图函数进行结果分析。
可根据
计算难度、信噪比等因素选择适当的绘图方法，如绘制柱形图、折线图、密度图等。
同时，还可以根据数据种类选择相应的分析方法，如
使用小波变换对信号进行频域分析等。
4.数据处理：根据分析结果进行数据处理。
根据分析目的可以采
取不同的数据处理方法，如特征选择、分类分析、时间序列分析等。
同时，还可以针对特定问题使用其他数据处理工具，如k-最近邻算法、支持向量机等。
总之，样本熵是一种用于分析复杂生物信号的有效工具，Matlab
作为实现样本熵分析的常用工具，可以帮助研究者更快速、更准确地
进行复杂信号的分析和处理。
matlab 样本熵
matlab 样本熵MATLAB样本熵是一种用于分析信号和图像的统计量。
它是一种非线性度量，可以用于描述信号或图像的复杂性和随机性。
在MATLAB中，样本熵可以通过计算信号或图像的概率分布来计算。
这篇文章将介绍MATLAB样本熵的计算方法和应用。
MATLAB样本熵的计算方法MATLAB样本熵的计算方法基于信息熵的概念。
信息熵是一种度量信息量的方法，它可以用于描述信号或图像的复杂性和随机性。
在MATLAB中，样本熵可以通过以下步骤计算：1. 将信号或图像分成若干个区间。
2. 计算每个区间内信号或图像的概率分布。
3. 计算每个区间内信号或图像的信息熵。
4. 将每个区间内的信息熵加权平均，得到样本熵。
MATLAB样本熵的应用MATLAB样本熵可以用于分析信号或图像的复杂性和随机性。
它可以用于以下应用：1. 生物医学信号分析：MATLAB样本熵可以用于分析心电图、脑电图等生物医学信号的复杂性和随机性，从而帮助医生诊断疾病。
2. 金融市场分析：MATLAB样本熵可以用于分析股票价格、汇率等金融市场的复杂性和随机性，从而帮助投资者做出投资决策。
3. 图像处理：MATLAB样本熵可以用于分析图像的复杂性和随机性，从而帮助图像处理工程师设计更好的图像处理算法。
4. 信号处理：MATLAB样本熵可以用于分析音频信号、视频信号等的复杂性和随机性，从而帮助工程师设计更好的信号处理算法。
总结MATLAB样本熵是一种用于分析信号和图像的统计量。
它可以用于描述信号或图像的复杂性和随机性。
在MATLAB中，样本熵可以通过计算信号或图像的概率分布来计算。
MATLAB样本熵可以用于生物医学信号分析、金融市场分析、图像处理和信号处理等领域。
样本信息熵
样本信息熵样本信息熵是信息论中的重要概念，它通常用于描述样本数据的不确定性程度。
在本文中，我们将介绍样本信息熵的基本概念、计算方法以及其在数据分析与机器学习中的应用。
什么是样本信息熵？样本信息熵又被称为数据熵或样本熵，它描述了样本数据的不确定性程度，即样本数据量的多少或者样本的均匀性。
样本信息熵越大，数据的不确定性程度越高。
计算样本信息熵的方法计算样本信息熵需要先统计样本中各类别数据的出现次数，然后根据信息熵公式进行计算。
信息熵公式如下：H(x) = -∑p(x_i) * log2p(xi)其中，p(xi)表示每个类别数据在样本中出现的概率。
样本中每个类别数据的概率之和为1。
举个例子，假设一个样本数据集有8个样本，其中4个为类别1，2个为类别2，2个为类别3。
那么计算样本信息熵的过程如下：类别1的概率为4/8，类别2的概率为2/8，类别3的概率也为2/8。
将这些概率值带入信息熵公式中即可计算出样本信息熵的大小。
H(x) = -[4/8 * log2(4/8) + 2/8 * log2(2/8) + 2/8 * log2(2/8)] = 1.5样本信息熵的应用在数据分析和机器学习中，样本信息熵通常用于特征选择。
特征是描述样本数据的属性，特征选择就是从已有的特征中选择出最有用的特征用于数据分析或机器学习算法中。
通常情况下，样本信息熵越大的特征具有更好的判别能力。
举个例子，假设一个数据集中有多个特征，我们需要从中选择一个最适合的特征用于分类。
我们可以先根据每个特征的类别数据，计算出该特征对应的样本信息熵，然后选择样本信息熵最大的特征作为分类依据。
结语样本信息熵是信息论中一个重要的概念，它可以用于描述数据的不确定性程度，特别适用于特征选择。
在进行数据分析或机器学习时，了解样本信息熵的概念和计算方法能够帮助我们更好地理解数据集的特征分布情况。
样本熵的原理和应用实例
样本熵的原理和应用实例1. 引言样本熵是一种用于评估样本集合的不确定性的指标。
它在信息论和机器学习中被广泛应用，能够提供对数据集合的结构和规律性的认识。
本文将介绍样本熵的原理，并通过应用实例展示其在数据分析和预测建模中的作用。
2. 样本熵的原理样本熵是基于熵的概念推导出的，熵是信息论中的一个重要概念，用于衡量随机变量的不确定性。
样本熵是将熵的概念应用到样本集合中，用于描述样本集合的不确定程度。
样本熵的计算方式如下：•对于一个二分类问题，样本熵的计算公式为：$$ H(X) = -p_+ \\log_2(p_+) - p_- \\log_2(p_-) $$•其中，p+表示正例样本的比例，p−表示负例样本的比例。
样本熵越大，表示样本集合的不确定性越高。
•对于一个多分类问题，样本熵的计算公式为：$$ H(X) = -\\sum_{i=1}^{n} p_i \\log_2(p_i) $$•其中，p i表示第i类样本的比例。
样本熵的计算结果越大，表示样本集合的不确定性越高。
通过样本熵的计算，我们可以获得样本集合的不确定性度量，进而用于确定数据集合的结构和规律性。
3. 样本熵的应用实例3.1 数据分析样本熵在数据分析中具有重要的应用。
它可以帮助我们分析数据集合的结构和规律性，从而辅助我们提取有用的信息和特征。
以下是一个示例：示例1：客户流失预测假设我们有一个电信公司的客户数据集合，里面包含了客户的个人信息、消费记录等。
我们希望利用这些数据预测客户是否会流失，以便采取相应的措施。
首先，我们可以计算样本熵来评估数据集合的不确定性。
然后，基于样本熵的结果，我们可以进一步分析导致客户流失的主要特征和因素，从而制定相应的预测模型和策略。
3.2 预测建模样本熵在预测建模中也有广泛的应用。
它可以作为评价模型的优劣和准确性的指标，还可以用于特征选择和模型优化。
以下是一个示例：示例2：股票价格预测假设我们有一组股票的历史价格数据，我们希望基于这些数据来预测未来股票价格的变动趋势。
matlab样本熵分析
matlab样本熵分析【matlab样本熵分析】1. 引言在实际问题求解中，数据的复杂性和多样性经常导致难以从数据中得出有用的信息。
为了更好地理解和分析数据，在信号处理、图像处理以及模式识别领域中，熵函数被广泛应用。
在这篇文章中，我们将探讨一种基于 MATLAB 的方法，即样本熵分析，用于从数据中提取有关随机性和复杂性的信息。
2. 熵的概念熵是信息论中一个关键的概念，描述了随机变量的不确定性。
熵越大，表示随机变量越不确定，而熵越小，则表示随机变量越确定。
在我们的数据分析中，熵可以被用来衡量数据集的复杂性和不规律性。
3. 样本熵的计算在 MATLAB 中，可以使用以下步骤计算样本熵：3.1 数据准备需要准备一组数据用于计算样本熵。
这可以是任何类型的数据，时间序列数据、图像数据或声音数据。
3.2 确定样本长度样本长度是指用于计算样本熵的数据窗口的大小。
较小的样本长度会导致较短的时间尺度分析，而较大的样本长度则会产生较长的时间尺度分析。
在选择样本长度时，需要根据数据的实际情况和分析目的进行权衡。
3.3 计算样本熵样本熵的计算涉及到两个关键步骤：3.3.1 生成符号序列将数据分成不相交的样本长度窗口。
根据每个样本长度窗口中的数据值，将其映射到一系列符号。
符号的选择可以根据问题的具体要求来确定，可以将数据值离散化到不同的取值范围内，或者使用统计方法将数据映射为不同的符号。
3.3.2 计算样本熵使用生成的符号序列，可以通过应用香农熵的公式来计算样本熵。
香农熵是信息论中常用的一种熵度量方式，用于衡量随机变量的平均信息量。
3.4 统计分析完成样本熵的计算后，可以进行进一步的统计分析，例如绘制样本熵的分布图、计算平均样本熵或计算不同样本长度下的样本熵。
4. 优势和应用4.1 随机性分析样本熵可以用于分析数据中的随机性和不规律性。
通过计算样本熵，我们可以了解数据的复杂程度，并获取有关数据中的随机特征的信息。
4.2 异常检测样本熵可以作为一种异常检测的指标。
样本熵负值
样本熵负值样本熵是信息熵的一种计算方法，用来衡量样本集合中的信息不确定性程度。
在机器学习和数据挖掘中，样本熵常被用来评估特征的重要性，从而帮助选择最优的特征集合。
样本熵的负值意味着样本集合的信息不确定性程度越低，即样本集合越纯净。
样本熵在决策树算法中有重要应用。
决策树是一种基于树状结构的分类模型，它通过一系列特征的判定来对样本进行分类。
在构建决策树的过程中，需要选择最佳的特征作为节点，使得每个节点的样本集合越纯净越好。
而样本熵的负值可以作为评估特征重要性的指标，帮助选择最佳的特征。
在决策树算法中，样本熵的计算方法如下：首先，统计样本集合中每个类别的数量，然后计算每个类别的概率。
接下来，对每个类别的概率取对数，并乘以对应的概率值，再将结果相加取负值，即得到样本熵的负值。
样本熵负值的大小反映了样本集合的纯度程度。
当样本集合中只包含一个类别时，样本熵为0，样本熵负值为正无穷大；当样本集合中的类别均匀分布时，样本熵最大，样本熵负值最小。
因此，样本熵负值越大，样本集合越纯净，特征的重要性越高。
以一个简单的例子来说明样本熵负值的计算过程。
假设有一个样本集合，其中包含10个样本，分为两个类别：A和B，各占一半。
则样本熵的计算如下：首先，类别A的概率为0.5，类别B的概率也为0.5。
然后，分别计算log（0.5）和log（0.5），并相乘得到结果0.5。
最后，将结果相加并取负值，即得到样本熵的负值为-0.5。
在决策树算法中，选择最佳特征的依据是信息增益，即用样本熵减去特征划分后的加权样本熵。
信息增益越大，说明特征划分后样本集合的纯度提高得越多，特征的重要性越高。
样本熵负值是衡量样本集合纯度的一种指标，可以用来评估特征的重要性。
在决策树算法中，样本熵负值被广泛应用于特征选择过程，帮助构建最优的决策树模型。
通过计算样本熵负值，我们可以得到不同特征的重要性排序，从而选择最佳的特征集合，提高模型的预测性能。
样本熵word版本
样本熵样本熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。
在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。
作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。
八十年代最常用的熵的算法是K-S 熵及由它发展来的E-R 熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计算可能不收敛[65]。
九十年代初，Pincus 提出的近似熵(APEN, Aproximate Entropy)主要是从衡量时间序列复杂性的角度来度量信号中产生新模式的概率大小，产生新模式的概率越大，序列的复杂性越大，相应的近似熵也越大。
近似熵已成功应用于生理性时间序列的分析，如心率信号，血压信号，男性性激素分泌曲线等时间序列的复杂性研究中，还预示了近似熵表征人的某些生理变化情况的能力[66,67]。
样本熵(Sample Entropy)是由Richman 和Moornan[12]提出的一种新的时间序列复杂性的度量方法。
样本熵在算法上相对于近似熵算法的改进：相对于近似熵而言，样本熵计算的则是和的对数。
样本熵旨在降低近似熵的误差，与已知的随机部分有更加紧密的一致性，样本熵是一种与现在的近似熵类似但精度更好的方法。
与近似熵相比，样本熵具有两大优势：第一，样本熵不包含自身数据段的比较，它是条件概率的负平均自然对数的精确值，因此样本熵的计算不依赖数据长度；第二，样本熵具有更好的一致性。
即如一时间序列比另一时间序列有较高的值的话，那对于其他m 和r 值，也具有较高的值。
样本熵的具体算法设原始数据为长度为N 的时间序列，表示为{}N i i u ≤≤1:)(。
1）构造一组m 维空间的向量)1(),...,2(),1(+-m N X X X ，其中{}.)(),...,1(),()(m i u i u i u i X ++=。
香农熵和样本熵
香农熵和样本熵
香农熵和样本熵是信息论中的两个重要概念。
香农熵是指信息源产生信息的不确定性度量，是对信息的平均不确定
性的一个度量。
香农熵越大，代表信息源产生的信息越难以预测，也
就越具有不确定性。
香农熵的单位是比特（bit），用来衡量信息的数量。
在信息论中，香农熵被广泛应用于数据压缩、密码学和信道编码
等方面。
与之相对应的是样本熵，样本熵是指样本数据所携带的信息量。
在统
计学中，样本熵是表示一个随机变量的取值的随机性大小的量度。
样
本熵越大，代表样本数据携带的信息量越多，也就越具有随机性。
在
机器学习和数据挖掘中，样本熵通常作为决策树等算法中的划分依据。
样本熵与香农熵的概念相似，但是样本熵通常应用于有限的、离散的
数据集合上。
在实际应用中，香农熵和样本熵常常被同时考虑。
例如，在文本分类中，我们可以用文档中每个单词出现的频率来计算文档的香农熵，根
据香农熵的大小来判断文档的主题。
同时，我们也可以将文档的单词
当做样本数据，根据样本熵的大小来判断单词的区分度。
总之，香农熵和样本熵是信息论和统计学中的两个重要概念，它们可
以帮助我们衡量信息的不确定性和随机性。
在机器学习和数据挖掘中，它们也是必不可少的工具和方法。
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MATLAB下的动态样本熵计算样本熵是时间序列复杂度的一种度量，在上个世纪末期由几位非线性动力学研究者提出。
样本熵比近似熵更具有相对一致性，在分析生物信号序列的复杂度分析中已经获得成功应用。
文献中给出的样本熵算法步骤如下：根据文献中提供的算法步骤，我们可以通过C语言或者MATLAB 编程实现。
这里有一个实现方法，这是在ying_327的提问帖（程序样本熵求助）中出现的，现摘抄如下：复制内容到剪贴板代码:function [shang]=ybs(xdate)% clc,clear,% xdate = randn(10,1);m=2;n=length(xdate);r=0.2*std(xdate);cr=[];gn=1;gnmax=m;% while gn<=gnmaxx2m=zeros(n-m+1,m);%存放变换后的向量d=zeros(n-m+1,n-m);% 存放距离结果的矩阵cr1=zeros(1,n-m+1);%存放k=1;for i=1:n-m+1for j=1:mx2m(i,j)=xdate(i+j-1);endendx2m;for i=1:n-m+1for j=1:n-m+1if i~=jd(i,k)=max(abs(x2m(i,:)-x2m(j,:)));%计算各个元素和响应元素的距离k=k+1;endendk=1;endd;for i=1:n-m+1[k,l]=size(find(d(i,:)<r));%将比R小的个数传送给Lcr1(1,i)=l;endcr1;cr1=(1/(n-m))*cr1;sum1=0;for i=1:n-m+1sum1=sum1+cr1(i);endendcr1=1/(n-m+1)*sum1;cr(1,gn)=cr1;gn=gn+1;m=m+1;endcr;shang=-log(cr(1,1)/cr(1,2));我们先不看程序完成的是否正确，仅从程序结构本身就可以看出，这个程序有着浓厚的C风格，在MATLAB强大的矩阵处理能力下，循环操作显得异常刺眼，而且效率异常低。
我在回复中给出另外一种解法：复制内容到剪贴板代码:function SampEnVal = SampEn(data, m, r)%SAMPEN 计算时间序列data的样本熵% data为输入数据序列% m为初始分段，每段的数据长度% r为阈值% $Author: lskyp% $Date: 2010.6.20data = data(:)';N = length(data);% 分段计算距离for k = N - m:-1:1xm(k, :) = data(k:k + m - 1);endfor k = N - m:-1:1for p = N - m:-1:1% 统计距离，k=p时距离为0，计算时舍去一个即可d(k, p) = max(abs(xm(p, :) - xm(k, :)));endend% 模板匹配数以及平均值计算Nk = 0;for k = N - m:-1:1Nk = Nk + (sum(d(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1);endBm = Nk/(N - m);clear xm d Nk% m值增加1，重复上面的计算m = m + 1;% 分段计算距离for k = N - m:-1:1xm(k, :) = data(k:k + m - 1);endfor k = N - m:-1:1for p = N - m:-1:1% 统计距离，k=p时距离为0，计算时舍去一个即可d(k, p) = max(abs(xm(p, :) - xm(k, :)));endend% 模板匹配数以及平均值计算Nk = 0;for k = N - m:-1:1Nk = Nk + (sum(d(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1);endBmadd1 = Nk/(N - m);% 熵值SampEnVal = -log(Bmadd1/Bm);刚又分析了这个程序，对比算法来说，这个程序有些问题，注意到两个序列（长度为m的以及长度为m+1）的数量应该都为N-m个，而上面的程序由于中间m进行了加1操作，因此第二次计算的序列数量比第一次少了一个。
两个序列应该同时计算。
另外，上面的程序使用了两重循环，经过分析，可以将内层循环矩阵化，矩阵化之后的程序仅进行一次循环，效率增加了很多，但是程序看起来可能不如第一版程序好理解。
复制内容到剪贴板代码:function SampEnVal = SampEn(data, m, r)%SAMPEN 计算时间序列data的样本熵% data为输入数据序列% m为初始分段，每段的数据长度% r为阈值% $Author: lskyp% $Date: 2010.6.20% Orig Version: V1.0--------分开计算长度为m的序列和长度为m+1的序列% 这一版的计算有些问题，需要注意两个序列总数都要为N-m% Modi Version: V1.1--------综合计算，计算距离时通过矩阵减法完成，避免重循环% V1.1 Modified date: 2010.6.23data = data(:)';N = length(data);Nkx1 = 0;Nkx2 = 0;% 分段计算距离，x1为长度为m的序列，x2为长度为m+1的序列for k = N - m:-1:1x1(k, :) = data(k:k + m - 1);x2(k, :) = data(k:k + m);endfor k = N - m:-1:1% x1序列计算% 统计距离，由于每行都要与其他行做减法，因此可以先将该行复制为N-m 的矩阵，然后% 与原始x1矩阵做减法，可以避免两重循环，增加效率x1temprow = x1(k, :);x1temp = ones(N - m, 1)*x1temprow;% 可以使用repmat函数完成上面的语句，即% x1temp = repmat(x1temprow, N - m, 1);% 但是效率不如上面的矩阵乘法% 计算距离，每一行元素相减的最大值为距离dx1(k, :) = max(abs(x1temp - x1), [], 2)';% 模板匹配数Nkx1 = Nkx1 + (sum(dx1(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1);% x2序列计算，和x1同样方法x2temprow = x2(k, :);x2temp = ones(N - m, 1)*x2temprow;dx2(k, :) = max(abs(x2temp - x2), [], 2)';Nkx2 = Nkx2 + (sum(dx2(k, :) < r) - 1)/(N - m - 1);end% 平均值Bmx1 = Nkx1/(N - m);Bmx2 = Nkx2/(N - m);% 样本熵SampEnVal = -log(Bmx2/Bmx1);这里给出一个测试，使用1*8的序列来进行测试，这样可以进行手动计算对比，如下（使用的单步方法，我只记录了循环第一次的内容，和实际计算的结果一致，后面的循环没有记录，由于r值设置太大，结果为没有小于r的距离，因此样本熵为0/0，Nan）复制内容到剪贴板代码:>> aa =1 2 3 4 5 6 7 8>> mm =4>> rr =0.3674>> SampEn(a, m, r)27 x1temprow = x1(k, :);K>> x1x1 =1 2 3 42 3 4 53 4 5 64 5 6 7K>> x2x2 =1 2 3 4 52 3 4 5 63 4 5 6 74 5 6 7 8K>> x1temprowx1temprow =4 5 6 7K>> x2temp??? Undefined function or variable 'x2temp'.K>> x1tempx1temp =4 5 6 74 5 6 74 5 6 74 5 6 7K>> dx1dx1 =0 0 0 00 0 0 00 0 0 03 2 1 0K>> (sum(dx1(k, :) < r) - 1)ans =K>> rr =0.3674K>> dx1(k, :) < rans =0 0 0 1K>> x2temprowx2temprow =4 5 6 7 8K>> x2tempx2temp =4 5 6 7 84 5 6 7 84 5 6 7 84 5 6 7 8K>> dx2dx2 =0 0 0 00 0 0 00 0 0 03 2 1 0K>> Bxm1??? Undefined function or variable 'Bxm1'. K>> Bmx1Bmx1 =K>> Bmx2Bmx2 =ans =NaN>>下面为一个实际的序列，序列长度100，m为4，r为0.15*std(data)：复制内容到剪贴板代码:>> r = 0.15*std(data)r =0.0027>> m = 4;>> SampEn(data, m ,r)ans =0.2846和第一版的效率比对：第二版：复制内容到剪贴板代码:ticSampEn(data, m, r);tocElapsed time is 0.024769 seconds.第一版：复制内容到剪贴板代码:ticSampEn(data, m, r);tocElapsed time is 0.102738 seconds.对于100点数据，效果还是很明显的。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %function [e,A,B]=sampenc(y,M,r);%%Input%%y input data%M maximum template length%r matching tolerance%%Output%%e sample entropy estimates for m=0,1,...,M-1%A number of matches for m=1,...,M%B number of matches for m=0,...,M-1 excluding last pointclc,clear,y = randn(100,1);M = 5;r = 0.2*std(y);n=length(y);lastrun=zeros(1,n);run=zeros(1,n);A=zeros(M,1);B=zeros(M,1);p=zeros(M,1);e=zeros(M,1);for i=1:(n-1)nj=n-i;y1=y(i);for jj=1:njj=jj+i;if abs(y(j)-y1)<rrun(jj)=lastrun(jj)+1;M1=min(M,run(jj));for m=1:M1A(m)=A(m)+1;if j<nB(m)=B(m)+1;endendelserun(jj)=0;endendfor j=1:njlastrun(j)=run(j);endendN=n*(n-1)/2;B=[N;B(1:(M-1))];p=A./B;e=-log(p);plot(e,'-o')再请看看这个程序，也是样本墒程序，算出的样本墒数，是m个，而LSKYP算出的是一个数，请问哪个正确呢？谢谢e sample entropy estimates for m=0,1,...,M-1从程序的注释里面可以看到了，这个程序给出的样本熵是m取0-M-1总共M个值，我的程序只计算某一个具体的m值。