多尺度排列熵python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，用于描述序列的复杂性和不规则性。下面是一个使用Python实现多尺度排列熵的示例代码：

import numpy as np
from itertools import permutations

def permutation_entropy(data, m, delay, scale):
    n = len(data)
    permutations_dict = {}
    for i in range(n - (m - 1) * delay):
        pattern = tuple(np.argsort(data[i:i + m * delay:delay]))
        if pattern in permutations_dict:
            permutations_dict[pattern] += 1
        else:
            permutations_dict[pattern] = 1
    
    probabilities = np.array(list(permutations_dict.values())) / (n - (m - 1) * delay)
    entropy = -np.sum(probabilities * np.log(probabilities))
    
    return entropy

def multiscale_permutation_entropy(data, m, delay, scales):
    entropy_values = []
    for scale in scales:
        downsampled_data = data[::scale]
        entropy = permutation_entropy(downsampled_data, m, delay, scale)
        entropy_values.append(entropy)
    
    return entropy_values

# 示例数据
data = np.random.rand(1000)

# 参数设置
m = 3  # 子序列长度
delay = 1  # 采样延迟
scales = [1, 2, 3, 4]  # 尺度参数

# 计算多尺度排列熵
entropy_values = multiscale_permutation_entropy(data, m, delay, scales)

print("Multiscale Permutation Entropy:")
for i, entropy in enumerate(entropy_values):
    print(f"Scale {scales[i]}: {entropy}")

这段代码实现了多尺度排列熵的计算，其中`permutation_entropy`函数用于计算单个尺度下的排列熵，`multiscale_permutation_entropy`函数用于计算多个尺度下的排列熵。你可以根据需要修改示例数据和参数设置来进行实际应用。