计算小波包样本熵的matlab代码

小波包样本熵是一种用来描述信号复杂性的指标。通过划分信号的小波包系数，计算每个小波包系数的概率分布，然后计算概率的负对数得到其信息量，最后将每个小波包系数的信息量加权平均得到样本熵。

以下是一个用 Matlab 实现计算小波包样本熵的示例代码：

% 读取信号
signal = read_audio_file('example.wav');
% 小波包分解
level = 5; % 小波包分解的层数
wpt = wpdec(signal, level, 'sym4');
% 获取小波包系数
wpc = wprcoef(wpt, [level, 0]);
% 计算小波包系数的概率分布
pc = histcounts(wpc, 'Normalization', 'probability');
% 计算小波包系数的信息量
info = -log2(pc);
% 计算小波包样本熵
entropy = sum(pc .* info);

% 定义用于读取音频文件的函数
function audio = read_audio_file(filename)
    [audio, ~] = audioread(filename);
    audio = audio(:, 1); % 取音频的第一声道
end

在这个示例代码中，首先通过 `read_audio_file` 函数读取信号，这里假设信号是一个音频文件。然后使用 `wpdec` 函数对信号进行小波包分解，分解层数为 `level`。接着使用 `wprcoef` 函数获取小波包系数， `[level, 0]` 表示获取最底层的小波包系数。然后使用 `histcounts` 函数计算小波包系数的概率分布。接下来，使用 `log2` 函数计算概率的负对数得到对应小波包系数的信息量，最后使用加权平均的方式计算小波包样本熵。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的问题进行调整和修改。