Machine learningNonlinear dynamics

Entropy d'échantillon

L'Entropy d'échantillon (SampEn) est une mesure non linéaire de la complexité et de la régularité d'une série temporelle. Introduite par Richman et Moorman en 2000 comme une amélioration de l'Entropy Approximative (ApEn), elle quantifie la probabilité que des motifs similaires d'une longueur donnée dans la série restent similaires lorsqu'ils sont étendus d'un point de données supplémentaire. Une valeur SampEn plus élevée indique une plus grande irrégularité et complexité, tandis qu'une valeur plus faible indique plus de régularité ou d'auto-similarité.

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Sources

  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

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

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ScholarGateSample Entropy (Sample Entropy (Time-Series Complexity)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/complex-systems/sample-entropy · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026