增长熵Increment Entropy，多尺度增长熵，层次增长熵，时移多尺度增长熵，复合多尺度增长熵，精细复合多尺度增长熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/ZJuTlJZp ）
熵已成为量化时间序列复杂性的常用指标，应用于生物医学、神经科学、电气、交通、气象、能源动力、水利、海洋科学、经济、土木、计算机科学、机械、工业工程等领域时间序列分析和特征提取。
参考文献：
X. Liu, A. Jiang, N. Xu, and J. Xue, “Increment Entropy as a Measure of Complexity for Time Series,” Entropy, vol. 18, no. 1, p. 22, Jan. 2016, doi: 10.3390/e18010022.
包括：
1.模糊散布熵（Fuzzy dispersionEntropy），
2.多尺度模糊散布熵（Multiscale Fuzzydispersion Entropy），
3.复合多尺度模糊散布熵（composite multiscale Fuzzy dispersion entropy），
4.精细复合多尺度模糊散布熵（refined composite multiscale Fuzzy dispersion entropy），
5.时移多尺度模糊散布熵（time-shift multiscale Fuzzy dispersion entropy），
6.层次多尺度模糊散布熵（Hierarchical multiscale Fuzzy dispersion entropy）
结果展示：
