样本熵(或近似熵)以信息增长率刻画时间序列的复杂性，能应用于短时序列，因而在生理信号分析中被广泛采用.然而，一方面由于传统样本熵采用与标准差线性相关的容限，使得熵值易受非平稳突变干扰的影响，另一方面传统样本熵还受序列概率分布的影响，从而导致其并非单纯反映序列的信息增长率.针对上述两个问题，将符号动力学与样本熵结合，提出等概率符号化样本熵方法，并对其物理意义、数学推导及参数选取都做了详细阐述.通过对噪声数据的仿真计算，验证了该方法的正确性及其区分不同强度时间相关的有效性.此方法应用于脑电信号分析的结果表明，在不对信号做人工伪迹去除的前提下，只需要1.25 s的脑电信号即可有效地区分出注意力集中和注意力发散两种状态.这进一步证明了该方法可很好地抵御非平稳突变干扰，能快速获得短时序列的潜在动力学特性，对脑电生物反馈技术具有很大的应用价值.
符号动力学 等概率符号化 样本熵 脑电生物反馈