多尺度熵对时间序列进行复杂性度量

资 源 简 介

可以在多尺度熵对时间序列进行复杂性度量。较近似熵、样本熵好

详 情 说 明

可以使用多尺度熵来衡量时间序列的复杂性。多尺度熵是一种将熵分解为不同时间尺度的方法，从而捕捉时间序列在不同时间尺度上的变化。与较为简单的近似熵和样本熵相比，多尺度熵更为准确，可以在更广泛的应用场景中使用，如金融、生物和天文学领域等。因此，多尺度熵是一种强大的分析工具，可帮助我们更好地理解时间序列数据。