多尺度排列熵

资 源 简 介

多尺度排列熵

详 情 说 明

多尺度排列熵是一种用于分析时间序列复杂度的非线性动力学方法。它通过将原始时间序列进行粗粒化处理，计算不同尺度下的排列熵值，从而更全面地刻画时间序列的复杂度特征。

在实现多尺度排列熵计算时，通常包括以下几个关键步骤：首先对原始时间序列进行粗粒化处理，得到不同尺度下的新序列；然后计算每个尺度下序列的排列熵值；最后将所有尺度下的排列熵值组合起来，构成多尺度排列熵特征向量。

这种方法的优势在于能够同时反映时间序列在不同时间尺度上的复杂度特性，比单一尺度的排列熵分析更具信息量。它已被广泛应用于生物医学信号分析、机械故障诊断、金融时间序列等多个领域的研究中，为复杂系统的非线性特性分析提供了有力工具。