​多尺度样本熵，研究信号

资 源 简 介

​多尺度样本熵，研究信号

详 情 说 明

多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy, MSE)是一种用于分析信号复杂性的非线性动力学方法，它能够有效揭示信号在不同时间尺度上的不规则性和自相似特征。该方法通过计算多个尺度下信号的样本熵值，为研究复杂系统的动力学行为提供了有力工具。

多尺度分析的实现思路是：首先对原始信号进行粗粒化处理，获得不同时间尺度下的子序列；然后在每个尺度上计算样本熵值，即衡量信号模式重复出现的概率。熵值越高表示信号在该尺度上越复杂，越低则表明信号更规则。

这种方法特别适用于非平稳信号分析，在生理信号处理、机械故障诊断和环境监测等领域有广泛应用。其核心优势在于能同时捕捉信号的短期动态特性和长期演化规律，比传统单尺度熵方法更能全面反映系统的复杂性特征。