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從原理上能看出來瓜贾，這三個數據都是評價波形前后部分之間的混亂程度的诺祸。所以這三個數據都是評價波形前后重復性的，也就是頻率祭芦。熵越大序臂，波形中各個頻率越多，熵越小实束，波形中亂七八糟的頻率越小。三個之間的區(qū)別的話近似熵逊彭，1991年的算法咸灿。樣本熵，2000年的算法侮叮。近似熵在比較的時候有一個自身比較的數值在里面避矢，這個算法優(yōu)化了。模糊熵，2007年的算法审胸。前面兩個算法在評價時加入了一個閾值：大于閾值就混亂亥宿，小于就不混亂。模糊熵加入了一個fuzzy的思想在里面砂沛。更科學一些烫扼。啥叫fuzzy，就比如說碍庵，原來分男女映企，只有 是 或者 不是 這種。現在加入了模糊思想静浴，就告訴你堰氓，這貨有0.8的概率是男的，有0.2的概率是女的這種苹享。這種軟分類其實更科學的双絮。更多的可以參考fuzzy c means算法。模糊熵就把閾值分割的0或者1變成了0.4得问，0.5這種數據囤攀，更科學一些。
作者：熱干
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來源：知乎
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