多尺度排列传递熵

资 源 简 介

多尺度排列传递熵

详 情 说 明

多尺度排列传递熵是一种改进的信息传递度量方法，专门用于分析复杂系统（如脑电信号）中的非线性相互作用。该方法在传统传递熵的基础上引入两个关键创新点：相位空间重构和多尺度排列。

相位空间重构技术首先将一维时间序列数据映射到高维空间，这种重构能够更好地捕捉系统的动态特性。通过选择合适的嵌入维度和时间延迟参数，可以还原出系统的原始动力学特征。

多尺度排列则是对重构后的相位空间进行粗粒化处理，通过不同尺度下的排列模式来分析时间序列。这种处理方式使得算法能够同时捕捉信号的宏观和微观特征，特别适合分析具有多尺度特性的生理信号。

在实际应用中，这种改进方法能够更准确地量化脑区之间的信息流向和耦合强度。对于非平稳、非线性的脑电信号而言，多尺度排列传递熵克服了传统方法在信号复杂度高时表现不佳的局限性，为研究大脑功能连接提供了更可靠的分析工具。