위키득계정 ↗
과학

다중 척도 엔트로피

다중 척도 엔트로피과학
영문명
Multiscale entropy
약칭
MSE
대표 전처리
겹치지 않는 구간 평균
대표 지표
척도별 표본 엔트로피
다중 척도 엔트로피는 시계열을 여러 시간 척도로 묶은 뒤 척도별 엔트로피 변화를 살펴보는 분석 방법이다. 한 해상도의 불규칙성 수치에 머무르지 않고 관측 간격을 넓혔을 때 남는 구조를 비교한다.

척도별 수열 만들기

척도 τ를 정하고 원래 수열을 길이 τ의 겹치지 않는 블록으로 나눈다. 각 블록의 평균을 새 수열의 한 값으로 쓴다. 완전한 블록만 사용하면 원자료 N개의 새 길이는 ⌊N/τ⌋이다. τ=1에서는 원래 수열이 그대로 남는다.

직접 평균해 보기

자료가 2,6,4,8,10,14라면 τ=2에서 4,6,12가 되고 τ=3에서는 4,32/3이 된다. 이 두 수열은 같은 자료를 다른 시간 폭으로 요약한 결과다. 예시처럼 새 길이가 극히 짧으면 평균 계산은 가능해도 안정적인 엔트로피 추정까지 보장되지는 않는다.

척도에 따른 곡선

각 새 수열에 동일하게 정의한 표본 엔트로피를 적용하고 가로축에 τ, 세로축에 결과를 놓는다. 서로 다른 신호가 τ=1에서 비슷한 값을 가져도 더 큰 척도에서 다른 곡선을 보일 수 있다. 곡선 전체를 확인해야 특정 한 점의 크기를 모든 시간 구조의 차이로 해석하는 일을 줄일 수 있다.

비교 규칙 유지하기

원자료를 정규화하는 시점과 허용 오차 r의 기준을 기록한다. 원자료의 표준편차에 묶인 r와 척도마다 새로 정하는 r는 서로 다른 비교다. 큰 τ에서는 남는 자료가 적어지고 끝부분도 버려질 수 있다. 짧아진 수열의 일치 수와 추정 가능 여부를 함께 살펴야 한다.

관련 문서

표본 엔트로피 / 엔트로피 / 산술평균 / 시계열 / 표준편차 / 순열 엔트로피