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PAGEPAGE2地理与生物信息学院2011/2012学年第二学期实验报告课程名称：医学信号处理实验名称：基本尺度熵算法实现班级学号：11111111 学生姓名：AAAA指导教师：BB日期：2012年6月实验题目：Matlab软件处理生物医学数字信号（熵方法2）二、实验要求：基本尺度熵算法实现实验内容：能使用Matlab软件编写、实现基本尺度熵算法并处理生物医学信号。实验过程：对于数据长度为的时间序列：,把该时间序列嵌入维相空间[19]。对于每一个，取个点组成一维矢量：，（1）这里是嵌入维数，是延迟时间。取，那么共有个维矢量。对于每一个维矢量，计算出基本尺度,定义为维矢量中所有相邻点数据间隔（或大小）的差值方均根值，即.（2）根据基本尺度选择符号划分标准为，然后把每一个维矢量转换成维矢量符号序列={},()。具体的转换如下：这里。代表第个维矢量的平均值，代表第个维矢量的基本尺度，符号0,1,2,3仅仅作为每一个划分区域的记号，具体数值的大小并没有实际的意义。是一个特殊参数。值从0.1到2都可以。为了计算基本尺度熵值，先统计维矢量符号序列的分布几率。包含0，1，2，3四种符号的维矢量符号序列（-共有种不同的组合形式。统计每一种不同的组合形式在整个个维矢量所占的几率：其中，#表示个数。维矢量的基本尺度熵定义为：，（4）算法代码clear;yf=textread('d:\Apb_100_5.txt');N=5000;random=fix(rand(1)*10000);u(1:N)=yf(random:(random-1+N),2)*100+2100;m=3;L=1;a=1;fori=1:N-m+1fork=1:mX(1:N-m+1,k)=u(k:(N-m+k));endbs=0;forj=1:m-1bs=bs+(u(i+j)-u(i+j-1)).^2;endBS(i)=sqrt(bs/(m-1));clearbs;uave(i)=mean(X(i,:));fork=1:mifu(i+k-1)>uave(i)+a*BS(i)S(i,k)=1;elseifu(i+k-1)>uave(i)S(i,k)=0;elseifu(i+k-1)>uave(i)-a*BS(i)S(i,k)=2;elseS(i,k)=3;endendendendSX(i)=100*S(i,1)+10*S(i,2)+S(i,3);endp=hist(SX,unique(SX))/(N-m+1);H=-sum(p.*log2(p))实验结果：对数据进行采样分析，求得其3维矢量的基本尺度熵为：当a=1时，H=3.7355；当a=0.15时，H=3.7768五、实验小结：此次实验使用Matlab软件编写、实现基本尺度熵

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