精细复合多尺度模糊熵

精细复合多尺度模糊熵是精细化和组合多种模糊熵的方法，它是模糊熵的一种多尺度版本。精细复合多尺度模糊熵通过将多个尺度的模糊熵计算结果进行组合，从而获得更准确的结果。这种方法在处理复杂数据时能够更好地捕捉到数据的特征和相似性。 通过计算不同尺度下的模糊熵，并将它们进行加权组合，精细复合多尺度模糊熵可以在不同尺度下分析数据的复杂性和规律性，并综合考虑不同尺度的信息，从而提供更全面和准确的结果。 这种方法的发展使得我们能够更好地理解和描述复杂系统的特征和行为，对于信号处理、时间序列分析等领域有着重要的应用价值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [时间序列分析之熵值法（matlab）](https://blog.csdn.net/weixin_44028734/article/details/131541666)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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