样本熵、排列熵及散布熵优缺点对比

样本熵

样本熵是由Richman和Moornan于2000年提出的一种新的衡量时间序列复杂度的方法。样本熵值表示非线性动力学系统产生新模式的概率，主要用来定量刻画系统的复杂度和规则度。系统的样本熵值越小，自我相似性就越高，产生新模式的概率越低，时间序列就越简单；反之，系统的样本熵值越大，自我相似性就越低，产生新模式的概率越高，时间序列越复杂。

排列熵

排列熵是一种检测系统随机性和动力学突变的方法，该方法计算简单、具有较强的抗噪声能力，并且应用排列熵进行分析时只需较短的时间序列便可以得到稳定的系统特征量，对序列长度要求不高，在肌电、心率信号处理以及气温复杂度计算等领域都取得了不错的研究成果，且鲁棒性较强。

散布熵

样本熵计算复杂，耗时较长，不适用于实时监测，排列熵虽然计算简单，但未能考虑幅值之间的大小关系。为克服上述两种方法的固有缺陷，ROSTAGHI等于2016年提出了一种新的不规则性衡量指标—散布熵，该算法计算速度快，受突变信号影响较小，且考虑了幅值之间的大小关系。

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