【MATLAB 】mlptdenoise 信号分解+模糊熵（近似熵）算法
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1 mlptdenoise分解算法
MLPT denoise（Maximum Likelihood Parameter-Tuned Denoise）是一种基于小波变换的信号分解算法，它可以将信号分解为多个具有不同频率特性的小波分量，并对每个小波分量进行频域分析。
MLPT denoise算法的优点如下：
- 能够准确地提取信号的频率信息，具有良好的频率局部特性。
- 能够适应各种类型的信号，具有较好的通用性。
- 能够有效地处理高频信号，对于突变信号有较好的适应性。
- 能够避免小波变换中的吉布斯现象，对于信号的细节信息有较好的保留。
- 在噪声环境下具有较好的鲁棒性，能够有效地去除噪声。
在应用方面，MLPT denoise算法可以应用于信号处理、图像处理、地震信号处理等领域，是一种有效的信号分析方法。
MATLAB 信号分解第十一期-mlptdenoise 分解:
https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJWZmptq
信号分解全家桶详情请参见：
https://mbd.pub/o/author-aWWWnHBsYw==/work
2 模糊熵算法
模糊熵算法是一种用于衡量序列复杂度的方法。它基于模糊数学理论，计算一个随机变量的模糊熵。模糊熵的定义是：设X为一个取值范围为[0,1]的随机变量，它的概率密度函数为f(x)，则模糊熵H(X)定义为：H(X) = -∫_0^1〖f(x)lnf(x)dx 〗 其中ln为自然对数。
模糊熵算法与近似熵和样本熵类似，模糊熵也用于衡量新模式产生的概率大小。较大的模糊熵表示新模式产生的概率越大，即序列复杂度越大。
在实际应用中，为了计算一个随机变量的模糊熵，需要先确定它的概率密度函数f(x)。当变量的概率密度函数已知时，可以通过上述公式来计算模糊熵。如果一个随机变量只有有限个取值，则可以使用频率分布来估计概率密度函数。
3 近似熵算法
近似熵算法是一种用于衡量序列复杂度的方法。它基于样本数据集中的近似概率分布，计算出近似熵。近似熵的定义是：设X为一个取值范围为[0,1]的随机变量，它的样本集合为{x1,x2,...,xn}，则近似熵ApEn(X)定义为：
ApEn(X) = -sum_{i=1}^{m}(p(i|m)log_2 p(i|m))
其中，m是样本集合中的子序列数目，p(i|m)是长度为m的子序列中第i个序列出现的概率。
近似熵算法适用于样本数据集较小的情况，因为它只需要样本集合中的子序列数目和每个子序列的近似概率分布来计算近似熵。在计算过程中，可以根据需要调整子序列的长度m和样本集合的大小n，以获得更准确的结果。
4 代码获取
如下为简短的视频操作教程。
算法代码获取：
https://mbd.pub/o/bread/ZJyTl5Zx
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