python求信号的模糊熵

要计算信号的模糊熵，您可以使用以下Python代码：

import numpy as np

def fuzzy_entropy(signal, m, r):
    N = len(signal)
    B = 0.0
    C = 0.0
    A = 0.0

    # 将信号向量化
    signal = np.array(signal)

    # 遍历每一个子序列，计算模糊熵
    for i in range(N - m):
        for j in range(N - m):
            if i != j:
                max_diff = np.max(np.abs(signal[i:i + m] - signal[j:j + m]))
                if max_diff <= r:
                    B += 1

                    # 检查下一个子序列是否也符合匹配条件
                    if i != N - m - 1:
                        for k in range(m):
                            if signal[i + m + k] != signal[j + m + k]:
                                break
                        else:
                            C += 1
    # 计算模糊熵
    if B != 0.0:
        A = -np.log(C / B)
    return A

以上代码定义了一个函数fuzzy_entropy，该函数接受信号数组、子序列长度m和阈值r作为输入，并返回信号的模糊熵。

请注意，这里的模糊熵的计算方法类似于样本熵的计算方法，但它考虑了在某个匹配条件下的众多匹配点数量B。模糊熵的计算结果越高，表示信号的复杂性越大。

请根据您的具体需求，使用以上代码来计算信号的模糊熵，并进行相应的参数调整。