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动态Shannon熵(DySEn):一种检测复杂时间序列局部异常的新方法( Dynamic Shannon entropy (DySEn): a novel method to detect the local anomalies of complex time series )
J He J Liu P Shang Y Zhang
本文引入动态香农熵(DySEn)作为检测信号异常变化的一种新方法。它是Shannon熵和置换分布熵(PDE)的结合。实验证明香农熵对局部无序不敏感，即使振幅显著变化也可能没有反应。PDE不能很好地处理混沌序列，除非异常区和正常区在周期性上有明显的差异。而DySEn可以同时基于传统的统计特性和动态特性来处理这些问题。实验表明，该方法可以为周期信号、复信号和混合信号的异常检测提供一种有效的方法。我们还将其应用于钢轨波纹的检测。DySEn能有效地定位异常区域，并且借助PDE可以看出异常区域的周期性明显增加，符合钢轨波纹的情况。
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