【摘 要】
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传统多元多尺度熵算法在处理有限长时间序列时,会使均值曲线产生较大的波动,并且阈值的选取也会对结果产生较大的影响。因此,在传统多元多尺度熵的基础上首先对传统粗粒化方
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873121)
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传统多元多尺度熵算法在处理有限长时间序列时,会使均值曲线产生较大的波动,并且阈值的选取也会对结果产生较大的影响。因此,在传统多元多尺度熵的基础上首先对传统粗粒化方式进行了改进,改进后的算法采用滑动均值滤波使粗粒化后各尺度上的时间序列与原始时间序列长度一致,减小了所计算多元多尺度熵的离散性。此外,本文算法在保持多元样本熵硬阈值优点的同时,通过定义模糊隶属度函数来统计两复合延迟矢量距离略大于阈值的情况,既降低了传统方法对阈值的依赖性,也很好的解决了传统阈值所导致的不稳定现象。最后用仿真数据对该算法进行了验证,
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