在样本熵的基础上进行改进的计算模糊熵值

资 源 简 介

在样本熵的基础上进行改进的计算模糊熵值

详 情 说 明

模糊熵（Fuzzy Entropy）是在样本熵（Sample Entropy）基础上改进的一种用于衡量时间序列复杂性的非线性动力学指标。相比样本熵，模糊熵通过引入模糊隶属度函数来增强对数据波动的鲁棒性。

模糊熵的计算主要包含以下几个关键改进点：

第一，在向量相似性判断阶段，样本熵使用Heaviside阶跃函数进行严格二分判断，而模糊熵采用连续型的模糊隶属度函数（如指数函数）来度量向量间的相似程度。这种改进使得微小波动不会导致相似性的突变，更适合实际应用中的噪声数据。

第二，模糊熵保留了样本熵的核心框架，包括模式向量的形成和概率计算等步骤，但通过模糊化处理使得结果更加平滑稳定，特别是在短数据序列情况下表现更好。

第三，在参数选择上，模糊熵需要额外确定隶属度函数的形状参数，这需要根据具体应用场景进行调整。一般情况下，参数设置会影响熵值对序列复杂度的敏感度。

模糊熵已成功应用于多个领域，包括生物医学信号分析（如EEG、ECG）、机械故障诊断以及金融时间序列分析等。其优势在于能够有效区分不同系统的动力学特性，对噪声具有较强的鲁棒性，且计算效率较高。

需要注意的是，与所有熵类指标一样，模糊熵的计算结果会受到参数选择（如嵌入维数、相似容限等）的影响。在实际应用中，通常需要通过实验确定最适合当前数据的参数组合。