已知原始信号的多个模态分解分量，利用matlab求每个分量的多尺度排列熵

可以使用MATLAB中的PermutationEntropy函数来计算多尺度排列熵。以下是一个基本的示例代码，可以根据需要进行修改和扩展：

% 假设你已经得到了多个模态分解分量，存储为矩阵signal
% signal: 每行代表一个分量，每列代表一个时间点

% 定义参数
m = 4;  % 进行排列的长度
r = 0.2;  % 阈值，用于计算符号频率

% 预先计算需要的变量
N = size(signal, 2);  % 信号长度
scales = 1:10;  % 多尺度参数

% 计算每个分量的多尺度排列熵
for i = 1:size(signal, 1)
    disp(['Processing component ', num2str(i), '...']);
    se = zeros(size(scales));  % 存储每个尺度的排列熵
    for j = 1:length(scales)
        disp([' Scale ', num2str(scales(j))]);
        w = scales(j);  % 当前尺度
        for k = 1:w:N-w+1
            segment = signal(i, k:k+w-1);
            perm = perms(1:w);  % 枚举所有排列
            count = zeros(1, size(perm, 1));
            for p = 1:size(perm, 1)
                idx = 1 + sum((segment - segment(perm(p, :))).^2) / (w^2);  % 计算距离
                count(p) = sum(abs(idx - count) < r);  % 统计符号频率
            end
            p = count / sum(count);
            se(j) = se(j) - sum(p .* log2(p));  % 计算排列熵
        end
        se(j) = se(j) / (N/w);  % 归一化
    end
    disp(['Component ', num2str(i), ' entropy:']);
    disp(se);
end

该代码使用了一个嵌套循环来计算每个分量的多尺度排列熵。对于每个尺度，它将信号分成多个长度为w的段，并计算每个段的排列熵。最终，它对每个尺度的排列熵进行平均并输出结果。请注意，此代码假设输入信号已经去趋势和归一化。如果需要，可以在代码中添加相应的预处理步骤。