【熵与特征提取】从近似熵,到样本熵,到模糊熵,再到排列熵,究竟实现了什么?(第二篇)——“样本熵”及其MATLAB实现
上一篇文章中介绍了近似熵的概念和代码实现,同时也指出了近似熵的缺陷。样本熵是对近似熵算法的改进,也是当前运用比较广泛的一种熵特征值计算方法。 样本熵也是时间序列复杂度的 一种度量,样本熵越小,时间序列复杂度越小,自相似性越高。通常用于故障诊断和生物时间序列分析当中。一、样本熵样本熵(Sample Entropy)是Richman等人提出的一种与近似熵不同的不计数自身匹配的统计量[1]。样本熵是在近似熵基础上做的一种改进方法,所以在理论上存在继承关系。这里推荐同学们先读一下上一篇文章:【熵