求解时间序列的K entropy熵

资 源 简 介

求解时间序列的K entropy熵

详 情 说 明

时间序列的K熵（Kolmogorov熵）是衡量系统动力学复杂性的重要指标，特别适用于非线性系统分析。它通过量化信息产生速率来反映系统可预测性：熵值越高，系统越接近随机状态；熵值越低，确定性越强。

实现K熵计算通常包含以下步骤： 相空间重构：通过时间延迟法将一维时间序列嵌入到高维相空间，关键参数包括嵌入维数m和时间延迟τ。 距离矩阵计算：采用欧氏距离衡量相空间中轨迹点的相似性，设定阈值r过滤微小波动。 联合概率估计：统计满足距离条件的点对比例，反映系统在m维和m+1维相空间中的演化关联性。 熵值收敛：通过改变维数m观察熵值变化，当熵值趋于稳定时即为可靠的K熵估计。

MATLAB实现中需注意： 使用`pdist2`函数高效计算相空间点距 通过`find`函数筛选满足阈值条件的点对 对数运算建议采用`log2`以比特为单位量化信息量

该方法可应用于生理信号分析、气候数据建模等领域，但需注意噪声干扰可能使熵值虚高，必要时可结合降噪预处理。