来一个改进算法的matlab代码

以下是基于小波分析的多尺度样本熵算法的Matlab代码：

function [MSE_feature_vector] = wavelet_MSE(signal)

% 小波分解
[C, L] = wavedec(signal, 5, 'db4');

% MSE参数
m = 3; % 选择的历史窗口大小
n = 5; % 分解的尺度数

% 计算每个子信号的MSE
for i = 1:n
    % 提取子信号
    D = wrcoef('d', C, L, 'db4', i);
    D = D(1:end-1); % 去掉最后一个不完整的小波包
    
    % 计算MSE
    N = length(D);
    MSE = zeros(N, 1);
    for j = 1:N
        if j <= m
            MSE(j) = entropy(D(1:j));
        else
            MSE(j) = entropy(D(j-m:j));
        end
    end
    
    % 将每个子信号的MSE值存储到特征向量中
    MSE_feature_vector(i) = mean(MSE);
end

end

% 计算样本熵
function [H] = entropy(x)

N = length(x);
H = 0;
for i = 1:N
    H = H + log(abs(x(i)));
end
H = exp(H / N);

end

这段代码实现了对输入信号进行小波分解，并计算每个子信号的MSE值，然后将每个子信号的MSE值存储到特征向量中。其中，`m`和`n`是MSE算法的参数，可以根据具体应用进行调整。