给出matlab中排列熵的完整代码

在MATLAB中，排列熵（Permutation Entropy）是一种复杂性度量，通常用于时间序列数据分析，特别是信号分类、状态检测等领域。以下是一个简单的排列熵计算的示例代码：

function pe = permutation_entropy(time_series, embedding_dim, tau, r)
% 参数说明：
%   time_series: 输入的时间序列数据
%   embedding_dim: 用于嵌入的维度
%   tau: 时间步长（相邻样本之间的距离）
%   r: 置信水平，通常选择0.632（默认）

if nargin < 4, r = 0.632; end % 如果未指定置信水平，默认使用经验置信区间的中间值

% 数据预处理：平滑和延迟
time_series_smoothed = smoothdata(time_series, 'movmean', tau);
time_series_delayed = time_series_smoothed(τ:end);

% 根据embedding_dim创建嵌入向量
embeddings = zeros(embedding_dim, floor(length(time_series_delayed) / tau), 1);
for i = 1:size(embeddings, 2)
    embeddings(:, i, :) = reshape(time_series_delayed(i*tau:(i+1)*tau-1), [], 1);
end

% 计算排列
unique_vectors = unique(embeddings, 'rows');
n_unique_vectors = size(unique_vectors, 1);

% 初始化排列计数
permutations_count = zeros(1, n_unique_vectors);

% 按照最常见的排列顺序填充计数
[~, counts] = histcounts(sortrows(embeddings), n_unique_vectors);
permutations_count(counts > 0) = cumsum(counts(counts > 0));

% 排列熵计算
pe = -sum((permutations_count ./ sum(permutations_count)) .* log2(permutations_count ./ sum(permutations_count)));

% 使用置信区间
pe_CI = cramervonmises(confidence_interval(pe, r), n_unique_vectors - 1); % Cramér-von Mises test

% 返回排列熵及置信区间
pe = pe;
pe CI = pe_CI;

% 结果显示
disp(['Permutation Entropy: ', num2str(pe)]);
disp(['95% Confidence Interval: ', num2str(pe CI)]);
end

% 调用函数，例如：
time_series = randn(1000); % 生成随机时间序列
permutation_entropy(time_series, 3, 10, 0.95);

这个函数首先对输入的时间序列进行平滑和延迟处理，然后按照指定的嵌入维数构建嵌入向量，并计算这些向量的排列。排列熵通过比较每个排列出现的次数来确定其复杂性。最后，它还会计算置信区间，提供关于排列熵可靠性的信息。