[发明专利]一种用于时间序列复杂度评估的多尺度增量熵算法在审
| 申请号： | 201811313296.7 | 申请日： | 2018-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN109528187A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 刘小峰;王雪 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | A61B5/024 | 分类号： | A61B5/024;A61B5/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 丁涛 |
| 地址： | 213022 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于时间序列复杂度评估的多尺度增量熵算法，针对一条原始的电生理时间序列，首先将原始序列进行粗粒化，得到相应尺度下的粗粒化序列；然后计算每个粗粒化序列的增量熵，得到序列在该尺度下的增量熵值，以此计算信号复杂度随尺度的波动，提取信号的特征。本发明随时间尺度的增加，熵值的评估误差小，算法的一致性好，计算时间快，并克服了原始多尺度熵随时间尺度增加，数据长度减少，熵值无定义的缺点。本发明对两类信号的识别性能较多尺度样本熵好。 | ||
| 搜索关键词： | 多尺度 时间序列 粗粒化 算法 复杂度评估 时间尺度 尺度 长度减少 计算信号 评估误差 识别性能 提取信号 一致性好 原始序列 电生理 复杂度 样本 | ||
【主权项】：
1.一种用于时间序列复杂度评估的多尺度增量熵算法，针对一条原始的电生理时间序列，首先将原始序列进行粗粒化，得到相应尺度下的粗粒化序列；然后计算每个粗粒化序列的增量熵，得到序列在该尺度下的增量熵值，以此计算信号复杂度随尺度的波动，提取信号的特征，其特征在于包括如下步骤：(1)设定参数，包括尺度Scale，嵌入维数m和分辨率R；(2)尺度初始化为τ＝1；(3)将原始序列粗粒化，获得此尺度下的粗粒化序列；(4)计算粗粒化序列的增量熵；(5)尺度τ加1；(6)若尺度τ小于设定尺度Scale，则重复步骤(3)～(5)，直到达到相应尺度Scale为止；最后得到每个尺度τ下的增量熵。
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