一种基于矩阵传递熵的时间序列因果性分析方法及其计算机装置

摘要

本发明公开了一种基于矩阵传递熵的时间序列因果性分析方法及其计算机装置和应用，通过Parzen窗变量的概率密度估计方法直接计算二阶Renyi熵，并将其推广到变量X的α阶Renyi熵，结合Gram矩阵定义矩阵传递熵，然后在传统的基于传递熵的因果性分析方法的基础上，通过矩阵传递熵计算因果性分析指标，最后按照因果性判断标准分析两个时间序列的因果性。与格兰杰因果性分析方法相比，该方法克服了“回归模型”的缺陷，能够用于具有非线性因果关系的时间序列中，与传统的基于传递熵的因果性分析方法相比，该方法鲁棒性好，易于计算而且计算复杂度低，适用于计算复杂度低的场合；将该分析方法应用于临床应用中用于探索患有呼吸暂停综合症病人的呼吸和心跳之间的因果性，具有良好的应用效果。