Machine learningNonlinear dynamics

Sample Entropy

Sample Entropy (SampEn) je nelineárna miera zložitosti a regularity časového radu. Predstavili ju Richman a Moorman v roku 2000 ako zlepšenie aproximovanej entropie (ApEn), kvantifikuje pravdepodobnosť, že podobné vzory danej dĺžky v rade zostanú podobné, keď sa rozšíria o jeden dodatočný dátový bod. Vyššia hodnota SampEn naznačuje väčšiu nepravidelnosť a zložitosť, zatiaľ čo nižšia hodnota naznačuje väčšiu regularitu alebo samopodobnosť.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 2). Sample Entropy (Time-Series Complexity). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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

Odkazujú sem

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