多元多尺度熵 mmse

多元多尺度熵（Multivariate Multiscale Entropy，简称MMSE）是一种用于分析时间序列数据的方法，用于测量信号的复杂性和不规则性。它是基于单尺度熵（SampEn）的扩展，可以同时考虑多个变量之间的关系。

MMSE可以应用于各种领域，包括生物医学、工程、金融等，用于分析心电图、脑电图、股票市场数据等时间序列信号。它可以帮助我们理解系统的动态行为、探测异常情况以及预测未来趋势。

在计算MMSE时，需要确定两个参数：时间序列的长度和子序列的尺度大小。通过计算不同尺度下的样本熵，并对其进行平均，可以得到多尺度熵的值。较高的MMSE值表示信号更加复杂和不规则。

需要注意的是，MMSE是一种非参数方法，不需要对信号进行假设或模型拟合。它可以对非线性和非平稳的时间序列进行分析，并具有较好的鲁棒性和稳定性。

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