多尺度（样本）熵分析（MSE）
该代码的基础来自PhysioNet软件库（请参阅和 ）。
介绍了使用样本熵（SampEn）的MSE概念。
该软件包包含一个C库和一个围绕它的Python包装器。
C库编译
没有外部依赖项（数学库除外），只是：
gcc -shared -o libsampen.so -O -Wall -fPIC sampen.c -lm
此命令在当前目录中生成文件“ libsampen.so”。 注意：请勿更改文件名，Python包装器将搜索该名称。
Python包装器
在python中，假设当前目录包含一个包含存储库文件和libsampen.so的目录（例如，名为MultiScaleEntropy ），
import MultiScaleEntropy
将加载MultiScaleEntropy模块，该模块具有两个最重要的功能：
sampen ：计算序列的s
2022-02-18 19:03:40
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SampEn 是一种复杂性度量，可以轻松应用于任何类型的时间序列数据，包括心率变异性和 EEG 数据等生理数据。
SampEn 在概念上类似于近似熵 (ApEn)，但有以下区别：
1) SampEn 不计算自匹配。 通过在最后一步取对数可以避免使用 log(0) 可能带来的麻烦。 2) SampEn 不像 ApEn 那样依赖数据大小。 比较如上图所示。 此属性使其适用于数据量相对较短的应用程序。
此代码使用与 Fast Approximate Entropy 中相同的矢量化技术，这是同一作者的另一个提交。
2021-12-22 13:25:43
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该包在 MATLAB 中实现了近似熵 (ApEn)、样本熵 (SampEn) 以及范围熵 (RangeEn) A 和 B。
ApEn 和 SampEn 以两种方式实现：慢速和快速。 缓慢的实现更直观，更容易遵循。 快速实现的想法来自Python（ https://pypi.org/project/nolds/#description ）中'nolds'库的'sampen'函数。
RangeEn-A 和 RangeEn-B 分别基于 ApEn 和 SampEn 的快速实现。
您可以运行“fBm_entropy_analysis”以获得分数布朗运动的熵度量的“如何”示例（MATLAB 的“wfbm”函数）。 有关 Python 中的更多示例，请参阅我的 github 页面： https : //github.com/omidvarnia/RangeEn 。
ApEn 的参考资料：SM
2021-11-17 12:22:30
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