计算多尺度排列熵的python程序怎么写

多尺度排列熵（multiscale permutation entropy）是一种用于分析时间序列复杂性的方法，可以用于诊断心电图、脑电图等生物信号。下面是一个用Python计算多尺度排列熵的示例程序：

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

def permutation_entropy(x, m, delay):
    """
    计算单尺度排列熵
    :param x: 时间序列
    :param m: 采样点个数
    :param delay: 采样间隔
    :return: 单尺度排列熵
    """
    n = len(x)
    permutations = np.array(list(itertools.permutations(range(m))))
    d = np.zeros(len(permutations))
    for i in range(m):
        d += (x[i: n - (m - i) * delay] - x[i + delay: n - (m - i - 1) * delay])**2
    d = np.sqrt(d)
    d_sorted = np.sort(d)
    count = 0
    for i in range(len(permutations)):
        match = np.where(np.all(permutations[i] == np.argsort(d)))
        count += len(match[0])
    pe = -np.log(count / len(permutations))
    return pe

def multiscale_permutation_entropy(x, max_scale, m, delay):
    """
    计算多尺度排列熵
    :param x: 时间序列
    :param max_scale: 最大尺度
    :param m: 采样点个数
    :param delay: 采样间隔
    :return: 多尺度排列熵
    """
    n = len(x)
    scales = np.arange(1, max_scale + 1)
    mspe = np.zeros(len(scales))
    for i in range(len(scales)):
        segment_size = int(np.ceil(n / scales[i]))
        for j in range(scales[i]):
            start = j * segment_size
            end = min(start + segment_size, n)
            mspe[i] += permutation_entropy(x[start:end], m, delay)
        mspe[i] /= scales[i]
    return mspe

使用方法如下：

x = np.random.rand(1000)  # 生成1000个随机数的时间序列
max_scale = 10  # 最大尺度为10
m = 3  # 采样点个数为3
delay = 1  # 采样间隔为1
mspe = multiscale_permutation_entropy(x, max_scale, m, delay)  # 计算多尺度排列熵
print(mspe)

输出结果为一个长度为10的一维数组，每个元素代表对应尺度下的多尺度排列熵。