时间序列的多尺度排列熵

资 源 简 介

时间序列的多尺度排列熵

详 情 说 明

多尺度排列熵（Multiscale Permutation Entropy, MPE）是一种用于分析时间序列复杂性的非线性动力学方法。它通过结合多尺度分析和排列熵的计算，能够揭示时间序列在不同时间尺度上的动力学特性变化。

排列熵的核心思想是将时间序列转化为序数模式（ordinal patterns），通过统计这些序数模式的分布来量化序列的复杂性。多尺度排列熵则在此基础上，进一步通过粗粒化过程将原始序列分解为不同尺度下的子序列，分别计算排列熵，从而获取多个尺度的复杂性信息。

这种方法特别适用于金融时间序列和生理时间序列的分析。在金融领域，MPE可用于识别市场波动模式的变化，探测市场状态的转换或异常事件。在生理信号（如EEG、ECG等）研究中，MPE可用于评估信号的复杂性和健康状态，例如在脑电分析中检测癫痫发作或睡眠阶段的变化。

MPE的优势在于其计算简单、抗噪能力强，并且能够有效捕捉非线性动力学特征。相比传统的熵方法（如样本熵、近似熵），它对数据长度和参数选择的依赖性更低，因此在短时间序列分析中表现更稳健。