傳統樣本熵很難量化信號本身固有的遠程相關性, 雖然多尺度熵能夠檢測數據內在相關性, 但其多用于單變量信號。多元多尺度熵作為多尺度熵在多元信號上的推廣, 是非線性動態相關性的一種反映, 但是傳統的多元多尺度熵計算量大, 對于通道數較多的系統需要耗費大量的時間和空間, 并且無法準確地反映變量間的相關性。本文提出的改進的多元多尺度熵, 將傳統的多元多尺度熵針對單個變量的嵌入模式改為對所有變量同時嵌入, 不但解決了隨著通道數增加內存溢出的問題, 也更適用于實際多變量信號分析。本文方法對仿真數據及波恩癲癇數據進行了試驗, 仿真結果表明該方法對相關性數據具有良好的區分性能; 癲癇數據實驗表明, 該方法對5個數據集均具有較好的分類精度, 其中對數據集Z、S的分類精度達100%。