樣本熵理論相關知識與程式碼實現
關於本部落格的說明: 本次部落格主要分享樣本熵(Sample Entropy, SampEn, SE)的理論相關知識及其程式碼實現.
之前分享過一篇有關近似熵的部落格“近似熵理論相關知識與程式碼實現”,有興趣的博友歡迎前往觀看,不足之處還請不吝賜教!https://blog.csdn.net/cratial/article/details/79707169
一、理論基礎
樣本熵(SampEn)是基於近似熵(ApEn)的一種用於度量時間序列複雜性的改進方法,在評估生理時間序列的複雜性和診斷病理狀態等方面均有應用[1].
由於樣本熵是近似熵的一種改進方法,因此可以將其與近似熵聯絡起來理解.
演算法表述如下:
設存在一個以等時間間隔取樣獲得的
N 維的時間序列u(1),u(2),...,u(N) .定義演算法相關引數
m ,r ,其中,m 為整數,表示比較向量的長度,r 為實數,表示“相似度”的度量值.重構
m 維向量X(1),X(2),...,X(N−m+1) ,其中X(i)=[u(i),u(i+1),...,u(i+m−1)] .對於
1≤i≤N−m+1 ,統計滿足以下條件的向量個數Bmi(r)=(numberofX(j)suchthat
其中,d[X,X∗] 定義為d[X,X∗]=maxa|u(a)−u∗(a)|,X≠X∗
u(a) 為向量X 的元素,d 表示向量X(i) 與X(j) 的距離,由對應元素的最大差值決定,j 的取值範圍為[1,N−m+1] ,但是j≠i .求
Bmi(r) 對所有i 值的平均值,記為Bm(r) ,即Bm(r)=(N− .令
k=m+1 ,重複步驟3-4,得Ak(r)=(N−k+ 相關推薦
樣本熵理論相關知識與程式碼實現
關於本部落格的說明: 本次部落格主要分享樣本熵(Sample Entropy, SampEn, SE)的理論相關知識及其程式碼實現. 之前分享過一篇有關近似熵的部落格“近似熵理論相關知識與程式碼實現”
神經網絡的相關知識(1.python 實現MLp)
技術分享 num pre func sin date 傳播 prop etime 轉載於:http://blog.csdn.net/miangangzhen/article/details/51281989 #!usr/bin/env python3 # -*- c
PHP 控制反轉與依賴注入詳細分析與程式碼實現
PHP有很多的設計模式,比如單例模式,訂閱模式,策略模式,工廠模式,觀察者模式,這些設計模式其實無非都是為了讓程式簡化,容易維護,模組間解耦。現在我們來講講PHP的另外一種設計模式,控制反轉/依賴注入,這兩者其實是同一個概念,只是凶不同的角度去解釋的而已。 依賴注入:是從需要實現的業務邏輯上面去
Ubuntu虛擬環境的相關知識與問題
簡介: virtualenv 是一個隔離Python環境的工具。virtualenv 可以讓你在同一個作業系統上建立多個不同的Python環境.如一個Python2, 另一個Python3, 還有Django1.2 和 Django1.5專案Python環境互不相同,互不干涉。 virtua
Java常用的八種排序演算法與程式碼實現(三):桶排序、計數排序、基數排序
三種線性排序演算法:桶排序、計數排序、基數排序 線性排序演算法(Linear Sort):這些排序演算法的時間複雜度是線性的O(n),是非比較的排序演算法 桶排序(Bucket Sort) 將要排序的資料分到幾個有序的桶裡,每個桶裡的資料再單獨進行排序,桶內排完序之後,再把桶裡的
Java常用的八種排序演算法與程式碼實現(二):歸併排序法、快速排序法
注:這裡給出的程式碼方案都是通過遞迴完成的 --- 歸併排序(Merge Sort): 分而治之,遞迴實現 如果需要排序一個數組,我們先把陣列從中間分成前後兩部分,然後對前後兩部分進行分別排序,再將排好序的數組合並在一起,這樣整個陣列就有序了 歸併排序是穩定的排序演算法,時間
ml課程:概率圖模型—貝葉斯網路、隱馬爾可夫模型相關(含程式碼實現)
以下是我的學習筆記,以及總結,如有錯誤之處請不吝賜教。 本文主要介紹機器學習中的一個分支——概率圖模型、相關基礎概念以及樸素貝葉斯、隱馬爾可夫演算法,最後還有相關程式碼案例。 說到機器學習的起源,可以分為以下幾個派別: 連線主義:又稱為仿生學派(bionicsism)或生理學派
ml課程:SVM相關(含程式碼實現)
以下是我的學習筆記,以及總結,如有錯誤之處請不吝賜教。 本文主要介紹svm的創始人Vapnik‘s如何一步一步構建出這個經典演算法模型的,同時也可以給我們以後演算法之路提供一個思路,即使你對優化等數學方法不熟悉,依然可以創造出很好的演算法。 下svm關鍵的幾個idea: KEY ID
ml課程:決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost相關(含程式碼實現)
以下是我的學習筆記,以及總結,如有錯誤之處請不吝賜教。 基礎概念: 熵Entropy:是衡量純度的一個標準,表示式可以寫為: 資訊增益Information Gain:熵變化的一個量,表示式可以寫為: 資訊增益率Gain Ratio:資訊增益的變化率,表示式可以寫為:
機器學習之logistic迴歸演算法與程式碼實現
Logistic迴歸演算法與程式
機器學習之AdaBoost原理與程式碼實現
1 2.000000 1.000000 38.500000 66.000000 28.000000 3.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 0.0
機器學習之KNN原理與程式碼實現
KNN原理與程式碼實現 KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近鄰演算法,主要思想可以歸結為一個成語:物以類聚 工作原理 給定一個訓練資料集,對新的輸入例項,在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的 k (k
機器學習系列文章:Apriori關聯規則分析演算法原理分析與程式碼實現
1.關聯規則淺談 關聯規則(Association Rules)是反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性,如果兩個或多個事物之間存在一定的關聯關係,那麼,其中一個事物就能通過其他事物預測到。關聯規則是資料探勘的一個重要技術,用於從大量資料中挖掘出有價值的資料
Java常用的八種排序演算法與程式碼實現(一):氣泡排序法、插入排序法、選擇排序法
這三種排序演算法適合小規模資料排序 --- 共同點:基於比較,時間複雜度均為O(n2),空間複雜度均為O(1)(原地排序演算法) 不同點:插入排序和氣泡排序是穩定的排序演算法,選擇排序不是 --- 穩定排序演算法:可以保持數值相等的兩個物件,在排序之
機器學習之樸素貝葉斯演算法與程式碼實現
樸素貝葉斯演算法與程式碼實現 演算法原理 樸素貝葉斯是經典的機器學習演算法之一,也是為數不多的基於概率論的分類演算法。樸素貝葉斯原理簡單,也很容易實現,多用於文字分類,比如垃圾郵件過濾。 該演算法的優點在於簡單易懂、學習效率高、在某些領
Neutron的基本原理與程式碼實現
分享正文 大家好,很高興今天能與大家分享一些Neutron的知識。今天分享的思路是:Openstack網路基礎、Neutron的軟體實現、Nova虛擬機器啟動時的網路處理以及OVS流表分析。 一、Openstack網路基礎 下面對Openstack和Neutr
Factorization Machines簡介與程式碼實現
介紹 FM是聯合SVM與因式分解模型的優點所得。在有比較大的資料稀疏情況下,也能從中找出聯絡。FM可以線上性時間內優化。 優點 可以在非常稀疏的資料中進行合理的引數估計 FM模型的時間複雜度是線性的 FM是一個通用模型,它可以用於任何特徵為實值的
歸併排序演算法原理分析與程式碼實現
歸併排序是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應用,歸併排序將兩個已排序的表合併成一個表。 歸併排序基本原理
Embedding理解與程式碼實現
Embedding 字面理解是 “嵌入”,實質是一種對映,從語義空間到向量空間的對映,同時儘可能在向量空間保持原樣本在語義空間的關係,如語義接近的兩個詞彙在向量空間中的位置也比較接近。 下面以一個基於Keras的簡單的文字情感分類問題為例解釋Embedding的訓練過程: 首先,
vysor原理與程式碼實現
看過 vysor原理以及Android同屏方案 , 我突然想到整個過程應該如何驗證的問題。於是反編譯了vysor 最新的apk, 其中的程式碼邏輯依然具有很強的借鑑意義。其中通過 shell 環境下呼叫 adb 獲取截圖許可權成為了全篇的亮點所在。以下文字簡要地記錄了個人的理解過程,同時希