给出一个通过最大熵划分方法对一组时间序列信号进行划分的matlab实例代码

在 MATLAB 中，使用最大熵划分方法（MaxEnt Segmentation）对时间序列信号进行划分，通常涉及到概率模型的选择和信息熵的概念。下面是一个简单的示例，展示了如何使用 `segment` 函数结合 `fitctm` 函数来进行最大熵聚类。假设我们有一个包含多个模式的时间序列数据 `data`：

% 导入所需的库
import stats toolbox

% 假设 data 是一个列向量的时间序列
data = ... % 你需要替换为实际的时间序列数据

% 创建连续时间马尔可夫模型 (Continuous Time Markov Model)
model = fitctm(data, 'NumStates', numClusters); % numClusters是你希望得到的聚类数

% 训练模型
model = estimate(model);

% 使用最大熵划分
[clusters, info] = segment(model, 'EntropyMethod', 'maxent');

% 打印每个观测点所属的类别
clusterLabels = clusters';
disp(clusterLabels);

% 信息熵相关的结果可以在 info 结构体中找到，如信息增益等
entropyGain = info.EntropyGain;

%