离散熵:图信号不规则性的一种度量
组合数学
2023-04-03 v1
摘要
我们引入了一种称为图信号离散熵()的新方法,作为分析定义在图上的信号不规则性的有力工具。我们通过定义在随机几何图或具有小世界性质的图上的混合处理,展示了 在检测合成与真实世界图上信号动态变化方面的有效性。值得注意的是, 推广了针对单变量时间序列的经典离散熵,使其可应用于图像处理、时间序列分析、网络分析等多样领域,并建立理论关联(如图中心性度量、谱)。我们的结果表明, 能有效捕捉各种网络配置下图信号的不规则性,成功区分不同水平的随机性与连通性。因此, 为各类数据类型的熵分析提供了综合框架,实现了先前不可行的离散熵新应用,并揭示了图信号与其图拓扑之间的关系。
引用
@article{arxiv.2303.18079,
title = {Dispersion entropy: A Measure of Irregularity for Graph Signals},
author = {John Stewart Fabila-Carrasco and Chao Tan and Javier Escudero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.18079},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 10 figures, 1 table