数据长度为200000，上述程序如何控制计算速度

对于数据长度为200000的信号，计算多尺度熵可能需要较长的时间。以下是一些可以控制计算速度的方法：

1. 减少时间尺度个数：在上述程序中，时间尺度个数scale决定了信号被分解成的子信号个数，从而影响了计算多尺度熵的时间。如果时间尺度个数过多，计算时间会变得很长。因此，可以尝试减少时间尺度个数，例如将scale从10减少到5或3。

2. 减小空间延迟次数m：空间延迟次数m也会影响计算时间，因为它决定了重构矩阵的行数。减小m可以减少重构矩阵的大小，从而加快计算速度。但是，m过小可能会导致信号信息丢失，因此需要根据具体情况选择合适的值。

3. 采用并行计算：如果计算机具有多核处理器或者可以使用GPU，可以采用并行计算的方法，同时计算多个时间尺度的多尺度熵，从而加快计算速度。MATLAB中可以使用parfor关键字来实现并行计算。

4. 采用C/C++等编译型语言实现：MATLAB是一种解释型语言，运行速度相对较慢。如果需要计算大量数据的多尺度熵，可以考虑采用C/C++等编译型语言来实现，从而获得更好的计算性能。