多尺度排列熵matlab代码

多尺度排列熵（Multiscale Permutation Entropy）是一种用于时间序列分析的方法，可以揭示时间序列的复杂程度和结构特征。下面是使用Matlab实现多尺度排列熵的代码示例：

function mpe = multiscale_perm_entropy(signal, scale_min, scale_max, m)
    mpe = zeros(1, scale_max - scale_min + 1);
    for scale = scale_min:scale_max
        n = length(signal);
        num_patterns = factorial(m);
        num_intervals = n - m + 1;
        patterns = zeros(1, num_intervals);
        
        for i = 1:num_intervals
            sample = signal(i:i+m-1);
            [~, idx] = sort(sample);
            pattern = zeros(1, m);
            for j = 1:m
                pattern(idx(j)) = j;
            end
            patterns(i) = bi2de(pattern, 'left-msb');
        end
        
        unique_patterns = unique(patterns);
        p = histcounts(patterns, [unique_patterns, unique_patterns(end)+1]);
        p = p / num_intervals;
        pe = -sum(p.*log(p));
        
        mpe(scale - scale_min + 1) = pe;
        
        signal = downsample(signal, 2);
    end
end

代码中的参数含义如下：
- `signal`：输入的时间序列信号。
- `scale_min`和`scale_max`：多尺度范围的最小和最大值。
- `m`：排列熵的阶数。

函数根据不同的尺度对信号进行下采样，并计算每个尺度下的排列熵。最后，返回一个包含多尺度排列熵值的向量。

使用示例：

signal = randn(1, 1000);
scale_min = 1;
scale_max = 5;
m = 3;
mpe = multiscale_perm_entropy(signal, scale_min, scale_max, m);
disp(mpe);

上述示例中，我们生成一个长度为1000的随机信号，并设置多尺度范围为1到5，阶数为3。然后，调用`multiscale_perm_entropy`函数计算多尺度排列熵，并将结果打印输出。

希望对你有所帮助！