Measuring complexity using FuzzyEn, ApEn, and SampEn

doi:10.1016/j.medengphy.2008.04.005

.2009年1月；31(1):61-8.

doi:10.1016/j.medengphy.2008.04.005。 Epub 2008年6月5日。

使用FuzzyEn、ApEn和SampEn测量复杂性

陈伟婷¹, Jun庄, 王新余, 王志忠

附属公司

PMID： 18538625
内政部： 2016年10月10日/j.medengphy.2008.04.005

使用FuzzyEn、ApEn和SampEn测量复杂性

陈伟婷等。医学工程物理. 2009年1月.

.2009年1月；31（1）：61-8。

doi:10.1016/j.medengphy.2008.04.005。 Epub 2008年6月5日。

作者

陈伟婷¹, Jun庄, 王新余, 王志忠

附属

¹中国上海市中山北路3663号华东师范大学软件工程学院，邮编200062。waiting.yi@gmail.com

PMID： 18538625
内政部： 2016年10月10日/j.medengphy.2008.04.005

摘要

本文比较了三种相关的复杂性度量，即ApEn、SampEn和FuzzyEn。由于向量的相似性是基于ApEn和SampEn中Heaviside函数的硬敏感边界定义的，因此这两类统计量对参数选择具有很高的敏感性，并且在参数较小的情况下可能无效。引入模糊集的概念，我们开发了一种新的度量FuzzyEn，其中向量的相似度由基于模糊隶属函数和向量形状的模糊相似度定义。模糊函数的软边界和连续边界确保了FuzzyEn在小参数下的连续性和有效性。模糊函数获得的更多细节也使FuzzyEn比ApEn和SampEn的熵定义更准确。此外，基于向量形状的相似性定义，加上排除了自匹配，使FuzzyEn获得了更强的相对一致性和更少的数据长度依赖性。理论分析和实验结果都表明，FuzzyEn改进了对信号复杂度的评估，可以更方便、更有力地应用于受噪声污染的短时间序列。

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