【摘 要】
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目的传统多元多尺度熵在量化有限长数据时会造成部分数据丢失,同时传统算法对阈值的过分依赖也会造成整个系统产生不稳定的现象,二者皆会使最终结果产生较大的误差,因此本文
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目的传统多元多尺度熵在量化有限长数据时会造成部分数据丢失,同时传统算法对阈值的过分依赖也会造成整个系统产生不稳定的现象,二者皆会使最终结果产生较大的误差,因此本文提出一种多元多尺度模糊熵算法。方法对传统多元多尺度样本熵的粗粒化方式进行改进,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中硬阈值优点的同时,通过定义模糊隶属度函数来统计两复合延迟向量距离略大于阈值的情况。结果本算法既降低了传统方法对阈值的依赖性,又很好地解决
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