信号时间序列求传递熵

资 源 简 介

信号时间序列求传递熵

详 情 说 明

传递熵是一种用于量化两个时间序列之间信息传递方向和大小的信息论方法。它能够揭示系统中不同变量之间的因果关系，比传统的相关性分析更具优势。

基本原理： 传递熵本质上测量的是一个时间序列的历史值对另一个时间序列未来值的预测能力。它基于条件概率计算从过程Y到过程X的信息流，排除了X自身历史值的影响。

计算特点： 可以识别非线性的因果关系 不受数据尺度影响 能够检测出双向信息流 对噪声具有一定的鲁棒性

应用场景： 神经科学中脑区连接分析 金融市场的波动传导研究 复杂系统内部作用机制探索 故障检测与诊断

实际计算中需要考虑的重要参数包括嵌入维度、时间延迟等。这些参数的选择会直接影响分析结果的准确性。对于非平稳信号，往往需要进行预处理或采用自适应窗口技术。