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单尺度样本熵(SampEn)会把白噪声误判成最复杂序列——其实它的复杂度只存在于最细尺度。多尺度熵(MSE)用粗粒化把序列逐尺度平均掉、分尺度重算熵;DFA 用去趋势波动分析给出长程相关的标度指数 α。本文用纯 numpy 从零实现 SampEn/MSE/DFA,在白噪声、1/f 粉红噪声、周期+噪声三类序列上把尺度结构拆开,并诚实指出「MSE 必须用固定容忍半径」这一最易踩的坑(中阶)。
量化交易
多尺度熵
样本熵
去趋势波动分析
分形
粗粒化
复杂性度量
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