​传递熵代码

资 源 简 介

​传递熵代码

详 情 说 明

传递熵（Transfer Entropy）是信息论中用于衡量两个时间序列间信息传递方向与强度的指标。它比传统相关性分析更能揭示因果性，常用于神经科学、金融预测和复杂系统研究。

核心思路是通过计算一个信号的历史值对另一个信号未来值的预测贡献度，来量化信息流。具体实现通常包含以下步骤： 概率估计：采用核密度或直方图法估计联合概率分布 时延选择：通过互信息法确定最优时间延迟参数 熵值计算：基于条件熵公式比较不同方向的信息传递差异

实际应用中需注意： 非平稳信号需先进行预处理 高维数据可能需配合降维技术 统计显著性检验不可或缺

该工具适合分析EEG脑电信号传导路径、金融市场联动效应等场景，其优势在于能识别非线性关系且对噪声具有一定鲁棒性。