matlab样本熵代码

以下是一个计算样本熵的 Matlab 代码：

function [entropy] = sample_entropy(data, m, r)

% data: 输入的时间序列数据
% m: 重复次数
% r: 相似度阈值

N = length(data);
B = zeros(N-m+1, m);
for i = 1:N-m+1
    B(i,:) = data(i:i+m-1);
end
C = zeros(N-m+1, 1);
for i = 1:N-m+1
    for j = 1:N-m+1
        if i ~= j
            if max(abs(B(i,:)-B(j,:))) <= r
                C(i) = C(i) + 1;
            end
        end
    end
end
entropy = -log(sum(C)/(N-m+1));
end

其中，输入参数 `data` 是一个长度为 N 的时间序列数据，`m` 是重复次数，`r`是相似度阈值。该函数首先将时间序列数据划分为长度为 m 的子序列，然后计算每个子序列与其他子序列的相似度，如果相似度小于阈值 r，则计数器 C 加 1。最后计算样本熵并返回。