Machine learningNonlinear dynamics

Sample Entropy

Sample Entropy (SampEn) je nelineární míra složitosti a regularity časové řady. Byla zavedena Richmanem a Moormanem v roce 2000 jako vylepšení aproximativní entropie (ApEn) a kvantifikuje pravděpodobnost, že podobné vzory dané délky v řadě zůstanou podobné, když jsou rozšířeny o jeden další datový bod. Vyšší hodnota SampEn značí větší nepravidelnost a složitost, zatímco nižší hodnota značí větší regularitu nebo sebe-podobnost.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Richman, J. S., & Moorman, J. R. (2000). Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. American Journal of Physiology, 278(6), H2039–H2049. DOI: 10.1152/ajpheart.2000.278.6.H2039

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Sample Entropy (Time-Series Complexity). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/complex-systems/sample-entropy

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateSample Entropy (Sample Entropy (Time-Series Complexity)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/complex-systems/sample-entropy · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026