% notification: this is a modification work based on that of Kijoon Lee. function saen = SampEntropy( dim, r, data, tau ) % SAMPEN Sample Entropy % calculates the sample entropy of a given time series data % SampEn is conceptually similar to approximate entropy (ApEn), but has % follo...
ocomb_bandstop_filter():实现级联带阻滤波 osample_entropy():采用向量化计算提升效率 odiagnose():实现故障状态判断 3.参数优化建议: o 带阻频率选择:通过FFT分析确定干扰频率 o 样本熵参数:通常取m=2, r=0.1-0.25*std o 品质因数Q:根据带宽需求调节(Q=中心频率/带宽) 4.可视化功能: o 显示原始/滤波信号...
样本熵（Sample Entropy）是Richman等人提出的一种与近似熵不同的不计数自身匹配的统计量[1]。样本熵是...
Sample Entropy是Approximate Entropy(近似熵)的改进,用于评价波形前后部分之间的混乱程度, 熵越大,乱七八糟的波动越多,越不适合预测;熵越小,乱七八糟的波动越小,预测能力越强。 具体思想和实现如下: 思想Sample Entropy最终得到一个 -np.log(A/B) ,该值越小预测难度越小,所以A/B越大,预测难度越小。 A:...
Sample Entropy是Approximate Entropy(近似熵)的改进,用于评价波形前后部分之间的混乱程度, 熵越大,乱七八糟的波动越多,越不适合预测;熵越小,乱七八糟的波动越小,预测能力越强。 具体思想和实现如下: 思想 Sample Entropy最终得到一个 -np.log(A/B) ,该值越小预测难度越小,所以A/B越大,预测难度越小。
def Sample_Entropy(x, m, r=0.15): """ 样本熵 m 滑动时窗的长度 r 阈值系数 取值范围一般为:0.1~0.25 """ #将x转化为数组 x = np.array(x) # 检查x是否为一维数据 if x.ndim != 1: raise ValueError("x的维度不是一维") # 计算x的行数是否小于m+1 ...
样本熵(SampleEntropy,简称SampEn)是一种用于量化时间序列数据的复杂度和不规律性的指标。它是基于信息论中的Shannon熵的概念发展而来的,用以描述时间序列的不确定程度。样本熵可以帮助我们理解一个时间序列的随机性和规律性特征。 - sampen函数的应用领域 sampen函数在多个领域都有着广泛的应用,包括: 1.生物医学:samp...
深度学习给制造业带来了重大变化,无论是制造业,医疗还是人力资源。 通过这一重大革命和概念验证,几乎每个行业都在尝试调整其业务模型以适应深度学习,但是它有一些主要要求,可能并不适合每个业务或行业。 阅读本节后,您将对深度学习的优缺点有适当的了解。 本节包括以下章节: 第1 章,“单样本学习简介” 一、单样本...
sample_silhouette_values = silhouette_samples(X, cluster_labels) y_lower = 10 for i in range(n_clusters): # Get the silhouette coefficients for samples in cluster i and sort them cluster_silhouette_values = sample_silhouette_values[cluster_labels == i] ...
from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense# 创建一个简单的神经网络model = Sequential()model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))model.add(Dense(8, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))# 编译模型model.compile(loss='binary_crossentropy'...