差分符号熵Differential symbolic Entropy，多尺度差分符号熵，层次差分符号熵，时移多尺度差分符号熵，复合多尺度差分符号熵，精细复合多尺度差分符号熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmblZlv）
熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。该算法非常简单，易于实现，作为特征提取方法可以与机器学习、深度学习结合，解决复杂的分类或预测问题，在进一步的研究中有很大的改进和定制空间。
（最近几年新提出的方法，知道的人还很少，快来尝试）
参考文献：
http://arxiv.org/pdf/1801.08416v2.pdf
包括：
1.差分符号熵（Differential symbolic Entropy），
2.多尺度差分符号熵（Multiscale Differential symbolic Entropy），
3.复合多尺度差分符号熵（composite multiscale Differential symbolic entropy），
4.精细复合多尺度差分符号熵（refined composite multiscale Differential symbolic entropy），
5.时移多尺度差分符号熵（time-shift multiscale Differential symbolic entropy），
6.层次差分符号熵（Hierarchical Differential symbolic Entropy）
标签：符号,尺度,Differential,symbolic,差分,Entropy From： https://www.cnblogs.com/huakaifugui/p/17965741