求测试信号多尺度排列熵的python代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算测试信号的多尺度排列熵（MPE）：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

def permutation_entropy(time_series, m, delay):
    n = time_series.shape[0]
    permutations = np.array(list(itertools.permutations(range(m))))
    num_permutations = permutations.shape[0]
    ordinal = np.zeros((n - (m - 1) * delay, num_permutations))
    for i in range(num_permutations):
        idx = np.array([range(j * delay, j * delay + m) for j in range(n - (m - 1) * delay)])
        ordinal[:, i] = np.argsort([time_series[k] for k in idx[:, permutations[i]]])
    return -np.mean(np.sum(np.log(ordinal / (n - m + 1)), axis=1))

def multiscale_permutation_entropy(time_series, m, delay, scales):
    mpes = []
    for scale in scales:
        downsampled = time_series[::scale]
        mpe = permutation_entropy(downsampled, m, delay)
        mpes.append(mpe)
    return mpes

# 生成测试信号
n = 1000
t = np.linspace(0, 20*np.pi, n)
x = np.sin(t) + 0.5 * np.sin(3*t) + 0.1 * np.sin(5*t)

# 计算多尺度排列熵
m = 3
delay = 1
scales = [2, 4, 8, 16, 32]
mpes = multiscale_permutation_entropy(x, m, delay, scales)

# 输出结果
print(mpes)

在这个代码中，`permutation_entropy()` 函数计算给定时间序列的排列熵，`multiscale_permutation_entropy()` 函数计算给定时间序列在多个尺度下的排列熵。最后，我们使用一个简单的测试信号来演示如何使用这些函数，并计算多尺度排列熵。