Abstract: F. E. L. da Cruz, G. Corso, T. d. L. Prado, S. R. Lopes, N. Marwan, J. Kurths (2026)

The method of recurrence plots (RP) is a valuable tool in time series analysis. Recurrence microstate analysis is a useful concept, which allows a deep characterization of the time series dynamics. How to sample the microstates and a robust sampling strategy are central questions in recurrence microstate analysis. We study different sampling strategies: with overlapping or not, using the full RP or just half RP. Three time series are employed in our analysis: the uniform random noise, the logistic map and an EEG experimental time series. We compare microstate distributions from the sampling strategies using the Jensenâ€“Shannon distance. In addition, we estimate the recurrence entropy for the analyzed sampling strategies for variable microstate samplings. We conclude that the overlapping sampling shows a superior performance compared to the non-overlapping strategy. This study investigates criteria to determine a robust microstate sampling size by analyzing the asymptotic behavior of recurrence entropy, entropy differences, and the standard deviation of an ensemble time series. Additionally, the Jensenâ€“Shannon distance is combined with recurrence entropy to establish a reliable sampling size, showing that while the optimal sampling size depends on the time series dynamics and microstate size, a rule of thumb for microstates with size is a sample size of around the lower bound of for most series.

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Sampling effects on recurrence microstates distribution