基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的

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

是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大。 已经通过仿真实验验证，真是可用

有关近似熵的MATLAB算法，由m=2维增加到m=3维，如果有需要改变m的值和维数的增加值即可。

非线性动力学方法。对数据长度的依赖性较小. ApEn可以用于小数据样本(n<50)，并可实现实时计算. 抗噪声能力较强. 如果数据含有噪声，则可以将ApEn与噪声水平进行比较，以确定原始数据中真实信息的表达程度.

基于多元经验模态分解互近似熵及GG聚类的轴承故障诊断.pdf

本压缩包里有我整理的八种熵的库函数，包括有柯尔莫哥洛夫熵，近似熵，条件熵，模糊熵以及样本熵等等。（亲测可用）

近似熵、模糊熵、样本熵代码，在matlab中可以直接调用，用于进行离散序列分析，信号特征提取等。亲测可用。

经调试过的模糊熵和样本熵的代码，正确可用，傻瓜式的，带入你的数据即可得到近似熵和模糊熵的值，我已经默认嵌入维数等参数！！！

近似熵的matlab源代码。主要用与生物信号的检测,主要用于生物医疗工程的信号处理方面。