计算一个矩阵中每列的多尺度排列熵matlab程序

以下是一个计算矩阵中每列多尺度排列熵的 MATLAB 程序：

function [mspe] = multiscale_permutation_entropy(data, scales, tau)
% data: 输入的矩阵
% scales: 尺度值的向量
% tau: 时间延迟

% 初始化输出变量
mspe = zeros(length(scales), size(data, 2));

for i = 1:length(scales)
    % 计算每列数据的当前尺度下的多尺度排列熵
    for j = 1:size(data, 2)
        mspe(i, j) = permutation_entropy(data(:, j), scales(i), tau);
    end
end

end

function [pe] = permutation_entropy(data, m, tau)
% data: 输入的数据向量
% m: 排列熵的阶数
% tau: 时间延迟

% 初始化计数器
count = zeros(1, factorial(m));

% 计算每个排列的出现次数
for i = 1:length(data)-tau*(m-1)
    p = data(i:tau:i+tau*(m-1));
    [~, idx] = sort(p);
    count(idx(1)) = count(idx(1)) + 1;
end

% 计算排列熵
p = count / sum(count);
pe = -sum(p .* log2(p));

end

其中，`multiscale_permutation_entropy` 函数接受输入矩阵 `data`、尺度向量 `scales` 和时间延迟 `tau`，并返回每列数据在不同尺度下的多尺度排列熵。`permutation_entropy` 函数计算给定数据向量的排列熵，其中排列熵阶数为 `m`，时间延迟为 `tau`。需要注意的是，这里使用了 MATLAB 内置的 `factorial` 函数来计算排列数。

使用示例：

% 生成测试数据
data = rand(100, 10);

% 计算多尺度排列熵
scales = 1:5;
tau = 1;
mspe = multiscale_permutation_entropy(data, scales, tau);

上述代码中，我们生成了一个随机矩阵 `data`，并计算了每列数据在尺度值为 1 到 5 的情况下的多尺度排列熵。结果保存在变量 `mspe` 中。