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本文引入自适应多尺度熵的方法，并结合当前常用的经验模型分解的方法，使得数据尺度能自适应的被获取．通过从原数据中不断移除低频或高频成分，自适应多尺度熵能够在“从粗糙到精细”或是“从精细到粗糙”的尺度下用样本熵估计求得．模拟结果用来确认了其有效性，同时我们将其应用到脑死亡诊断中，用来区分脑死亡病人和昏迷病人在脑电信号上的不同．