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噪声动力学和随机过程的广义置换熵。 (英语) Zbl 1458.62193号

摘要:置换熵通过由称为有序模式或简单置换的秩向量组成的数据符号量化来衡量确定性时间序列的复杂性。这种熵在时间序列分析中越来越受欢迎的原因包括:(i)它在更长排列的极限内收敛于潜在动力学的Kolmogorov-Sinai熵,(ii)它的计算省去了生成和特别的分区。然而,当允许的置换数随长度超指数增长时,置换熵会发散,就像时间序列由带有观测或动态噪声或纯随机过程的动力系统输出时一样。在本文中,我们提出了一个广义置换熵,它属于群熵的范畴,在这种情况下是有限的,这实际上是在实践中发现的。理论结果通过具有短期和长期相关性的随机过程以及噪声确定性信号进行了数值说明。
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62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
37M10个 动力系统的时间序列分析
94甲17 信息的度量,熵
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