利用matlab求一个矩阵中每一列的多尺度排列熵

要求每一列的多尺度排列熵，需要进行以下步骤：

1. 将每一列的数据进行标准化处理，使其均值为0，方差为1，以避免不同列之间的数值差异对结果的影响。

2. 对于每一列的数据，采用不同的时间尺度进行分解，可以使用小波变换等方法。

3. 对于每个时间尺度下的分解系数，采用不同的延迟时间和维数进行重构，得到相应的序列。

4. 对于每个序列，计算其不同尺度下的排列熵，即可得到多尺度排列熵。

以下是一个MATLAB示例代码，其中使用小波变换进行分解和重构，并采用延迟时间tau=1，维数d=3进行排列熵计算：

% 生成一个10x5的随机矩阵
matrix = randn(10,5);

% 标准化每一列的数据
matrix = zscore(matrix);

% 采用小波变换分解每一列的数据
[c,l] = wavedec(matrix,3,'db4');

% 对每个尺度下的分解系数进行重构，并计算排列熵
for i = 1:4
    % 取出当前尺度下的系数
    c_i = appcoef(c,l,'db4',i);
    for j = 1:size(c_i,2)
        % 对当前列的数据进行延迟重构
        X = embed(c_i(:,j),3,1);
        % 计算延迟时间为1，维数为3的排列熵
        pe = perm_entropy(X,3,1);
        % 输出结果
        fprintf('Column %d, Scale %d, Permutation Entropy: %f\n',j,i,pe)
    end
end

需要注意的是，此处假设每一列的数据都是连续时间序列，如果数据是离散的，可以采用不同的离散化方法进行处理。另外，排列熵的计算可以采用现成的MATLAB函数，例如`perm_entropy`函数。