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

多模态信号的分解可以使用多种方法，比如独立成分分析（ICA）、小波变换等。在这里，我以小波变换为例进行讲解。

假设你已经通过小波变换将多模态信号分解为多个小波分量，可以使用matlab中的wentropy函数计算每个小波分量的多尺度排列熵（MPSE）。

以下是一个简单的matlab代码示例：

% 假设有5个小波分量
n = 5;
% 假设每个小波分量有1024个采样点
N = 1024;
% 假设将每个小波分量分解为4个尺度
J = 4;
% 初始化MPSE矩阵
MPSE = zeros(n, J);

% 循环计算每个小波分量的MPSE
for i = 1:n
    % 生成随机信号
    x = randn(1, N);
    % 小波分解
    [c, l] = wavedec(x, J, 'db4');
    % 计算每个尺度的MPSE
    for j = 1:J
        % 提取当前尺度的小波系数
        cj = detcoef(c, l, j);
        % 将小波系数转换为排列熵序列
        pe = perm_entropy(cj);
        % 计算MPSE
        MPSE(i, j) = mean(pe);
    end
end

% 输出MPSE矩阵
disp(MPSE);

上述代码中，假设有5个小波分量，每个小波分量有1024个采样点，将每个小波分量分解为4个尺度。循环计算每个小波分量的MPSE，最后输出MPSE矩阵。

其中，wavedec函数用于进行小波分解，perm_entropy函数用于计算排列熵，mean函数用于计算平均MPSE值。需要注意的是，这里的随机信号仅用于示例，实际应用中需要使用真实的信号数据。