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基于样本熵的生物医学信号复杂度分析方法及其优化算法 被引量:1

Biomedical Signal Complexity Analysis Method Based on the Sample Entropy and Its Optimization Algorithm
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摘要 介绍了样本熵的严格定义,阐述了样本熵的性质及在生物医学信号处理方面的意义。基于样本熵的定义,通过引入二值距离阵,将两向量距离的比较转化成了一系列的逻辑判断,对样本熵的算法进行了优化,提出了一种较为快速实用的样本熵计算方法。该算法减少了计算冗余度,加快了计算速度。最后,对样本熵信号复杂度分析方法在中医推拿量化研究领域的应用前景进行了讨论。 Introduce the strict definition of sample entropy,describe the characters and significance in biomedical signal processing. Based on the definition of sample entropy,using binary distance matrix,two vector distance comparison is transformed into a series of logical judgment. By optimizing,a relatively rapid and practical calculation method of sample entropy is proposed. The algorithm reduces the computation redundancy and accelerates the computation speed. Finally,discuss the application of sample entropy in traditional Chinese medicine massage.
出处 《生物医学工程学进展》 CAS 2017年第2期63-65,共3页 Progress in Biomedical Engineering
基金 国家自然科学基金面上项目(81574096) 上海市教育发展基金会"晨光计划"项目(13CGB09)
关键词 样本熵 优化算法 复杂度 生物医学信号 sample entropy optimization algorithm complexity biomedical signal
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献26

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共引文献200

同被引文献14

引证文献1

二级引证文献3

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