能量熵 matlab

在计算过程中，我们使用了小波包分解函数`wpdec`进行信号分解，并调用了Matlab中的节点重排函数`wpsplt`。在计算每个小波包分量的能量时，我们使用了范数计算能量，而在计算熵时，我们使用了概率分布并使用了`eps`避免出现0的情况，从而避免`log(0)`的情况。

以下是一个使用db2小波基函数提取信号小波包能量和熵的Matlab函数的示例：

function [energy, entropy] = get_wavelet_packet_energy_entropy(signal, level, node)
    % 输入：
    % signal：输入信号
    % level：小波包分解的层数（一般建议不超过8层）
    % node：节点重排的方式，'n'表示正常重排（默认），'b'表示反交换节点
    % 输出：
    % energy：分解出的每个小波包分量的能量
    % entropy：分解出的每个小波包分量的熵
    
    % 默认节点重排方式是正常重排（n）
    if nargin < 3
        node = 'n';
    end
    
    % 小波包分解
    [wp,~] = wpdec(signal, level, 'db2');
    
    % 节点重排
    if node == 'b'
        wp = wpsplt(wp);
    end
    
    % 计算每个小波包分量的能量和熵
    [energy,entropy] = deal(zeros(1, numel(wp)));
    for i = 1:numel(wp)
        energy(i) = norm(wp{1,i})^2; % 能量
        
        wp_ent = wp{1,i}.^2./(norm(wp{1,i}).^2 + eps); % 计算小波包分量的概率分布
        entropy(i) = -sum(wp_ent.*log(wp_ent + eps)); % 熵
    end
end

该函数的参数包括输入信号`signal`，小波包分解的层数`level`和节点重排方式`node`。在节点重排部分，函数提供了两种选择，`'n'`表示正常重排，`'b'`表示反交换节点。函数返回了每个小波包分量的能量和熵。