MATLAB时间序列粗粒化处理与多尺度熵计算工具

资 源 简 介

本项目实现时间序列的多尺度粗粒化处理，通过构建不同粗粒化尺度下的新序列，计算多尺度样本熵，以分析序列在不同时间尺度下的复杂度与自相似性。适用于生理信号、金融数据等多领域分析。

详 情 说 明

基于MATLAB的序列粗粒化处理与多尺度熵计算工具

项目介绍

本项目实现了一种高效的时间序列多尺度分析方法，主要针对序列粗粒化处理与多尺度熵计算。通过构建不同时间尺度下的粗粒化序列，本工具能够系统评估原始序列在各个尺度上的复杂性和自相似性特征，特别适用于生理信号（如ECG、EEG）、机械振动数据等非线性时间序列的分析。

功能特性

• 多尺度粗粒化处理：采用滑动窗口技术将原始序列转换为多个粗粒化尺度下的新序列
• 样本熵计算：基于粗粒化后的序列，计算各尺度下的样本熵值
• 参数自定义：支持用户灵活设置粗粒化尺度范围、嵌入维度m、容限r等关键参数
• 可视化分析：提供粗粒化序列对比图和多尺度熵曲线图，直观展示分析结果
• 通用数据接口：兼容多种一维时间序列数据格式，满足不同领域的研究需求

使用方法

基本调用

% 载入时间序列数据 data = load('your_time_series.mat');

% 设置参数 scales = 1:20; % 粗粒化尺度范围 m = 2; % 嵌入维度 r = 0.2; % 容限系数

% 执行多尺度熵分析 [coarse_sequences, entropy_values] = main(data, scales, m, r);

参数说明

• 输入数据：一维数值向量（MATLAB数组格式）
• scales：粗粒化尺度向量，定义需要分析的尺度范围
• m：样本熵嵌入维度（通常取1-3）
• r：样本熵容限参数（通常取0.1-0.25倍序列标准差）

输出结果

• coarse_sequences：各尺度对应的粗粒化序列集合
• entropy_values：各尺度下的样本熵计算结果
• 自动生成可视化图表：包括序列粗粒化效果对比和多尺度熵变化曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上（处理长序列时建议8GB）

文件说明

主程序文件包含了完整的序列粗粒化与多尺度熵计算流程，实现了数据读取与预处理、多尺度粗粒化变换、样本熵参数配置与计算、结果可视化展示等核心功能，为用户提供一站式的序列多尺度分析解决方案。