​排列熵和加权排列熵的matlab程序

资 源 简 介

​排列熵和加权排列熵的matlab程序

详 情 说 明

排列熵（Permutation Entropy）和加权排列熵（Weighted Permutation Entropy）是两种常用于时间序列复杂度分析和异常检测的非线性动力学指标。这两种方法通过考察序列中相邻值的排列模式来量化序列的规则性程度。

排列熵的计算原理是将时间序列划分为多个子序列，然后统计不同排列模式出现的频率。这种方法对序列的幅值不敏感，主要关注数值的相对顺序关系。在MATLAB实现中，通常需要设置两个关键参数：嵌入维度m（决定排列模式的长度）和时间延迟τ（决定子序列的采样间隔）。

加权排列熵是排列熵的改进版本，它在计算时不仅考虑排列模式的种类，还会根据子序列中数值的差异幅度赋予不同权重。这使得加权排列熵能够同时捕捉序列的顺序信息和幅值信息，对异常变化的敏感度更高。

在异常检测应用中，这两种熵值可以用于监测系统状态的变化。当系统从稳定状态转为异常时，时间序列的复杂性通常会发生变化，表现为排列熵值的显著波动。通过设置适当的阈值，可以有效地识别出这些异常点。

MATLAB实现这类算法时，需要注意处理边界条件、优化计算效率（特别是对于长序列），以及合理选择参数m和τ。对于实际应用，建议先对原始数据进行标准化处理，并可能需要结合滑动窗口技术来实现在线监测。