1、樣本爛【僅供參考，想知道具體知識請參閱網(wǎng)上文獻(xiàn)】樣本爛是在近似燔的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，旨在消去近似爛自身匹配的問題。樣本爛和近似丈商兩者區(qū)別：1、求平均值的時(shí)候分母。近似燔的分母是N-m+1說明在算總的矢量的時(shí)候包含了自身；而樣本爛是N-m在統(tǒng)計(jì)的時(shí)候沒有包含自身。2、近似燔是先求對數(shù)，后求的和；樣本爛是先求和，再求對數(shù)。K樣本爛計(jì)算方法大致如下：假設(shè)原始數(shù)據(jù)為Xj=x1,x2,-xN,長度為N.預(yù)先給定嵌入維數(shù)ni和相似容限r(nóng),依據(jù)原始信號重構(gòu)一個(gè)m維向量和相似容限r(nóng),依據(jù)原始信號重構(gòu)一個(gè)m維向量X(i)二x,x1H,，x,(1)定義x(i)與x(j)間的距離dij為兩者對應(yīng)元素差值絕對值的最

2、大值，即dij-dx(i),x(j)=max|x(i+k)-x(j+k)|k二OmT(2)對每個(gè)i,計(jì)算x(i)與其余向量x(j)(j=1,2,，Nm;jHi)的距離尙,統(tǒng)計(jì)小于r的數(shù)目及此數(shù)目與距離總數(shù)N-mT的比值，記作Bln(r),即B；n(r)=dijr的數(shù)目i二iHj(3)再求(r)的平均值腫()二芮掃r理了+臨七)再對維數(shù)m+1,重復(fù)上述(1)(4),得到B嚴(yán)(r),進(jìn)一步得到Bm+1(r)理論上，原始序列的樣本爛定義為：SampEn(m,當(dāng)N為有限數(shù)時(shí)，上式表示成:SampEn(m,r,N)=ln(r)-ln5zn+1(r)(6)SampEn的值顯然與nv的取值有關(guān)。不同的嵌入維

3、數(shù)m和相似容限r(nóng)對應(yīng)的樣本爛也不同。在一般情況Fm=l或2,r-0.l0.25SD計(jì)算得到的樣本矯具有較為合理的統(tǒng)計(jì)特性。SD是原始數(shù)據(jù)序列的標(biāo)準(zhǔn)差樣本嫡具有以下很好的性質(zhì)：(2)樣本爛不包含自身數(shù)據(jù)段的比較，因此它是條件概率的負(fù)平均自然對數(shù)的精確值，因此樣本嫡的計(jì)算不依賴數(shù)據(jù)長度；樣本爛具有更好的一致性。即如一時(shí)間序列比另一時(shí)間序列有較高的SampEn值的話，那對于其他m和r值,也具有較高的SampEn值；樣本爛對于丟失數(shù)據(jù)不敏感。即使數(shù)據(jù)丟失多達(dá)1/3,對SampEn計(jì)算值影響依然很小。對于短時(shí)間序列，樣本爛算法可能會有以卞兩個(gè)問題【樣本爛缺點(diǎn)】：a)樣本爛經(jīng)常會產(chǎn)生不準(zhǔn)確的估計(jì)；b)在上

4、述計(jì)算過程中得到的71機(jī)或者71+1可能為0,因此導(dǎo)致無定義的樣本嫡，為了得到合理的樣本爛值，時(shí)間序列的長度一般建議為10至30【樣本爛的長度】考慮到m=2,Costaetal.建議時(shí)間序列的長度需長于750個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)?！緯r(shí)間序列長度建議】【樣本!缺點(diǎn)】WuS-D,WuC-W,LinS-G,Etal.AnalysisofcomplextimeseriesusingrefinedcompositemultiscaleentropyJ.PhysicsLettersA378:20(2014)1369-1374【樣本嫡的長度】LiuQ,WeiQ,FanS-Z,etal.AdaptivecomputationofmultiscaleentropyanditsapplicationinEEGsignalsformonitoringdepthofanesthesiaduringsurgeryJEntropy,2022,14(6):97892【時(shí)間序列長度建議】Multiscaleentropyanalysisofhumangaitdyna