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。

首先，需要将原始信号的每个模态分解分量进行多尺度小波分解，可以使用MATLAB中的dwt函数。然后，对于每个分解分量，可以计算其多尺度排列熵。具体步骤如下：

1. 对于每个分解分量，进行多尺度小波分解，可以使用MATLAB中的dwt函数。例如，假设分解分量为x，可以使用以下代码进行4层小波分解：

[c,l] = wavedec(x,4,'db4');

其中，c是小波系数向量，l是长度向量。

2. 对于每个分解分量，计算其多尺度排列熵。可以定义一个函数，输入分解分量x和尺度s，输出多尺度排列熵。

function pem = multiscale_permutation_entropy(x, s)
    % x: 分解分量
    % s: 尺度
    n = length(x);
    m = 3; % 排列熵计算的模式长度
    r = 0.2; % 排列熵计算的阈值
    w = floor(n/s); % 子段长度
    pem = zeros(1,s);
    for i = 1:s
        start = (i-1)*w + 1;
        if i == s
            seg = x(start:end);
        else
            seg = x(start:start+w-1);
        end
        pe = permutation_entropy(seg, m, r);
        pem(i) = pe;
    end
end

其中，permutation_entropy是计算单尺度排列熵的函数，可以使用MATLAB中的PermutationEntropy函数实现。

3. 对于每个分解分量，调用multiscale_permutation_entropy函数计算其多尺度排列熵。例如，假设分解分量为x，可以使用以下代码计算其4个尺度的多尺度排列熵：

scales = 4; % 尺度数
pems = multiscale_permutation_entropy(x, scales);

最终，可以得到每个分解分量的多尺度排列熵pems。