正文

本文不介绍什么是样本熵，具体推荐看此文https://blog.csdn.net/Cratial/article/details/79742363，写的很好，里面的示例也被我拿来测试代码写的对不对。

本文所有代码可以在此处找到https://gitcode.net/PeaZomboss/miscellaneous，文件夹231424-sampen。

前言

一开始有人找我帮忙写些C++代码，实现一些算法，这其中呢就有一个是样本熵。

当时粗写了一个，后来似乎性能不太够，当然实际上性能是没问题的，虽然确实不如现在优化的，但也不会很差，原因是代码被改了一部分，当然这个和算法的优化没关系，就不展开了。

不过既然都要优化了，那不如在算法层面也做一些改进，让速度再快一点，于是就想了想办法提升了性能。于是在此之后就整理了一下代码，并严谨测试，然后与大家分享。

开头提到的那篇文章里有用python写的代码，还有一个matlab写的。但是不管是python还是matlab都不是拿来实际应用的，一般追求性能的模块会用C/C++，当然用Java这类的应该也不会太差。

代码实现

首先是一般情况下很容易想到的代码：

static double step(double *X, int N, int m, double r)

{

    double sum = 0;

    for (int i = 0; i <= N - m; i++) {

        int Bi = 0;

        for (int j = 0; j <= N - m; j++) {

            if (i != j) {

                /* 找出最大差值 */

                double D = fabs(X[i] - X[j]);

                for (int k = 1; k < m; k++) {

                    double t = fabs(X[i + k] - X[j + k]);

                    if (D < t)

                        D = t;

                }

                if (D <= r)

                    Bi++;

            }

        }

        sum += 1.0 * Bi / (N - m); // 会有累加误差

    }

    return sum / (N - m + 1);

}

double SampEn(double *X, int N, int m, double r)

{

    double B = step(X, N, m, r);

    if (B == 0) // 尽管大部分时候不会是0

        return 0;

    double A = step(X, N, m + 1, r);

    if (A == 0)

        return 0;

    return -log(A / B);

}

这里的所有步骤基本都是按照原算法描述的内容进行编写的，所以非常好理解啊。而且我已经故意避开了诸如fmax之类的函数，优化找最大差值的逻辑，都是为了提高性能。

不过这个step函数的sum += 1.0 * Bi / (N - m);在N较大的时候累加误差会增加，而实际上这个Bi变量完全可以累加到最后在进行运算，不但减少误差还能降低运算量，所以可以改成：

static double step(double *X, int N, int m, double r)

{

    int Bi = 0;

    for (int i = 0; i <= N - m; i++) {

        for (int j = 0; j <= N - m; j++) {

            if (i != j) {

                double D = fabs(X[i] - X[j]);

                for (int k = 1; k < m; k++) {

                    double t = fabs(X[i + k] - X[j + k]);

                    if (D < t)

                        D = t;

                }

                if (D <= r)

                    Bi++;

            }

        }

    }

    return 1.0 * Bi / (N - m) / (N - m + 1);

}

这样子几乎就是按照原来的算法思路进行了一些简单处理，但提升并不明显。

代码优化

仔细看这个step()函数，那复杂度可是O(n^2)啊，而且还要跑两次，那损耗肯定惊人。但是仔细看这两次计算，只有第一次的m变成了m+1，那能不能把两次运算整合到一起呢？

注意到m+1和m的区别在于循环次数少了一次，寻找最大差值的向量多了一个，其余是没有区别的，那我们完全可以在处理m的时候顺便把m+1的情况也放一起就行了。

请看：

double FastSampEn(double *X, int N, int m, double r)

{

    int Ai = 0, Bi = 0;

    int LoopsSub1 = N - m; // 循环次数减一，因为算法中的表述是从1到N-m+1，而我们是从0开始的

    for (int i = 0; i <= LoopsSub1; i++) {

        for (int j = 0; j <= LoopsSub1; j++) {

            if (i != j) {

                // 这里一样找m个的最大差值

                double D = fabs(X[i] - X[j]);

                for (int k = 1; k < m; k++) {

                    double t = fabs(X[i + k] - X[j + k]);

                    if (D < t)

                        D = t;

                }

                if (D <= r)

                    Bi++;

                // 对于m+1的情况，当到达m维数的边界的时候显然是不行的

                // 所以我们只要限制边界情况就行了

                if (i != LoopsSub1 && j != LoopsSub1) {

                    double t = fabs(X[i + m] - X[j + m]);

                    if (D < t) // 判断最后一个是不是最大值

                        D = t;

                    if (D <= r)

                        Ai++;

                }

            } // i!=j

        } // j

    } // i

    double B = 1.0 * Bi / (N - m) / (N - m + 1);

    double A = 1.0 * Ai / (N - m - 1) / (N - m);

    if (B == 0 || A == 0)

        return 0;

    return -log(A / B);

}

这样修改以后速度可以达到原先的1.5倍，算上循环内部的开销，这样的情况也是挺不错的。

至此，针对样本熵代码的基本优化就到这了。当然一定还会有更好的方案，比如暂存计算的结果，因为有一半是可以复用的，或者别的办法，不过这样空间复杂度会比较高，而目前的实现几乎没有额外的内存开销。同时碍于水平有限，目前只能如此。

不过，考虑到实际应用情况，这个m大多数时候都是取值2，所以针对m为2的情况又专门优化了一下：

double FastSampEn_m2(double *X, int N, double r)

{

    int Ai = 0, Bi = 0;

    int LoopsSub1 = N - 2;

    for (int i = 0; i <= LoopsSub1; i++) {

        for (int j = 0; j <= LoopsSub1; j++) {

            if (i != j) {

                double D = fabs(X[i] - X[j]);

                double t = fabs(X[i + 1] - X[j + 1]);

                if (D < t)

                    D = t;

                if (D <= r)

                    Bi++;

                if (i != LoopsSub1 && j != LoopsSub1) {

                    double t = fabs(X[i + 2] - X[j + 2]);

                    if (D < t)

                        D = t;

                    if (D <= r)

                        Ai++;

                }

            }

        }

    }

    double B = 1.0 * Bi / (N - 2) / (N - 1);

    double A = 1.0 * Ai / (N - 3) / (N - 2);

    if (B == 0 || A == 0)

        return 0;

    return -log(A / B);

}

这样算是进一步压榨了CPU。

测试代码

接下来为了测试上述代码是否正确，就用开头提到的那篇文章的数据进行测试看看：

std::vector<double> x;

for (int i = 0; i < 17; i++) {

    x.push_back(85);

    x.push_back(80);

    x.push_back(89);

}

std::cout << SampEn(x.data(), x.size(), 2, 3) << '\n';

std::cout << FastSampEn(x.data(), x.size(), 2, 3) << '\n';

std::cout << FastSampEn_m2(x.data(), x.size(), 3) << '\n';

原文给出的结果是0.0008507018803128114，不过由于std::cout的舍入问题，实际输出的是0.000850702，是符合结果的。

然后再测试一下性能：

for (int i = 0; i < 10000; i++) {

    x.push_back(85);

    x.push_back(80);

    x.push_back(89);

}

double se;

clock_t t;

t = clock();

se = SampEn(x.data(), x.size(), 2, 3);

t = clock() - t;

std::cout << se << ", time = " << t << " ms\n";

t = clock();

se = FastSampEn(x.data(), x.size(), 2, 3);

t = clock() - t;

std::cout << se << ", time = " << t << " ms\n";

t = clock();

se = FastSampEn_m2(x.data(), x.size(), 3);

t = clock() - t;

std::cout << se << ", time = " << t << " ms\n";

先是塞了30000个数据，然后用clock()函数计时，依次测试每一个函数，然后看看结果是否一致，时间差距有多少。

如果有兴趣的话，可以去用之前提到那篇文章的python代码跑跑看，30000个数据花了我半个多小时才跑完，而我的这个代码即使没经过优化也不超过一分钟。而matlab的代码我没试过，电脑上没这个软件，也不是学这个的。

完整代码在开头给出的仓库里，打开test.cpp就可以看到。

运行测试

编译器和版本：g++ (x86_64-win32-seh-rev0, Built by MinGW-W64 project) 8.5.0

测试机器CPU：AMD Ryzen 5 4600H

测试操作系统：Windows 11 21H2

编译命令g++ -D ALL_IN_ONE test.cpp -o test_x64_O0 -O0

0.000850702

0.000850702

0.000850702

2.21505e-09, time = 15275 ms

2.21505e-09, time = 9409 ms

2.21505e-09, time = 8020 ms

编译命令g++ -D ALL_IN_ONE test.cpp -o test_x64_O1 -O1

0.000850702

0.000850702

0.000850702

2.21505e-09, time = 2512 ms

2.21505e-09, time = 1604 ms

2.21505e-09, time = 1151 ms

编译命令g++ -D ALL_IN_ONE test.cpp -o test_x64_O2 -O2

0.000850702

0.000850702

0.000850702

2.21505e-09, time = 2654 ms

2.21505e-09, time = 1604 ms

2.21505e-09, time = 1143 ms

编译命令g++ -D ALL_IN_ONE test.cpp -o test_x64_O3 -O3

0.000850702

0.000850702

0.000850702

2.21505e-09, time = 2656 ms

2.21505e-09, time = 1603 ms

2.21505e-09, time = 1145 ms

编译命令g++ -D ALL_IN_ONE test.cpp -o test_x64_Os -Os

0.000850702

0.000850702

0.000850702

2.21505e-09, time = 3058 ms

2.21505e-09, time = 1631 ms

2.21505e-09, time = 1167 ms

可以看到开了-O1及以后差距已经不明显了，说明后面的两段代码对编译器是比较友好的。

32位的就不贴了，性能肯定是不如64位的，但是依然可以看到性能提升也是非常显著的。

不过32位有个特殊的情况，就是用-Os优化的性能居然比-O3优化的高出一截，这点是挺有意思的，因为不管开哪个优化32位默认都是用x87 FPU进行运算的。

如果编译32位时给编译器加上-msse2 -mfpmath=sse开关之后，不论开-Os还是-O3性能都是差不多的了，而且和性能64位也是基本上一样的了，毕竟64位默认就用的SSE2 FPU。

以上都是用g++测试的，如果用vs的话结果也是差不多的。

编译方案

对于x86来说，使用SSE2 FPU肯定是最好的，因为上述代码涉及大量double类型浮点数的运算，所以可以获得最佳性能。至于说什么CPU支持SSE2，那就这么说吧，20年前(以2023年为基准)的新CPU大部分都支持，因为SSE2是Intel在奔腾4(2000年)加入的，而AMD也在K8(2003年)加入了。因此可以在开编译器优化的基础上选择让编译器生成SSE2的代码。至于具体怎么操作，各家编译器有自己的方法，这个去搜一下就行了。

而对于x64来说，默认就会用SSE2，所以只要开编译器优化就行了。

如果用vs的话似乎x86默认就是开启SSE2的，而且也不用管优化，直接Release模式就行了。

更新记录

2023-02-04：修正错别字，优化部分表述。

巴特西

样本熵(SampEn)的C/C++代码实现与优化

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