计算信号的幅度感知排列熵（AAPE）

资 源 简 介

计算信号的幅度感知排列熵（AAPE）

详 情 说 明

幅度感知排列熵（Amplitude-Aware Permutation Entropy, AAPE）是一种改进的排列熵算法，它在传统排列熵的基础上引入了信号幅度的信息，从而更全面地描述时间序列的复杂性和不规则性。这种方法特别适用于非平稳和非线性信号的分析，例如生物医学信号、机械振动信号或金融时间序列等。

计算AAPE的基本思路包括以下几个步骤：首先，对原始信号进行相空间重构，确定嵌入维数和时间延迟参数；然后，将重构后的子序列转换为排列模式，同时考虑信号幅度的权重；最后，统计每种排列模式的加权概率分布，并基于信息熵公式计算最终的幅度感知排列熵值。

AAPE的优势在于它不仅捕捉了信号的顺序结构信息，还充分考虑了幅度的变化，这使得它在某些应用中比传统排列熵更具区分能力和稳定性。例如，在故障诊断或生理信号分类中，AAPE能够提供更丰富的特征来区分不同的状态或模式。

在实际应用中，AAPE的计算通常需要调整参数，如嵌入维数和时间延迟，以适应具体问题的需求。此外，由于引入了幅度信息，AAPE对噪声可能比传统排列熵更敏感，因此在预处理阶段可能需要采取适当的去噪措施。