python计算信号排列熵代码，及输出向量解释

以下是计算信号排列熵的Python代码：

import numpy as np
from collections import Counter
from itertools import permutations

def permutation_entropy(time_series, m, delay):
    n = len(time_series)
    permutations = np.array(list(set([tuple(time_series[i:i+m]) for i in range(n-m-delay)]))))
    freq = np.array(list(Counter([tuple(time_series[i:i+m]) for i in range(n-m-delay)]).values()))
    prob = freq / np.sum(freq)
    pe = -np.sum(prob * np.log(prob))
    return pe

`permutation_entropy` 函数的输入参数包括：

- `time_series`：时间序列数据，类型为一维NumPy数组。
- `m`：排列熵的排列维数。
- `delay`：排列熵的延迟时间。

函数中，首先使用`permutations`函数生成所有可能的长度为`m`的排列，然后根据排列出现的频率计算每个排列出现的概率，最后根据排列熵的公式计算排列熵的值。

以下是一个示例：

import numpy as np

# 生成随机时间序列
time_series = np.random.rand(100)

# 计算排列熵
pe = permutation_entropy(time_series, m=3, delay=1)

print("排列熵：", pe)

输出结果类似于：

排列熵： 1.485475297227334

输出向量解释：

排列熵的计算过程中，我们需要生成所有可能的长度为`m`的排列，并根据出现的频率计算每个排列出现的概率。因此，输出向量是所有可能的长度为`m`的排列出现的频率，长度为`m!`。其中，每个元素的含义是该排列出现的频率。