排列熵 MATLAB代码

排列熵（Permutation Entropy），也称为序列复杂度，是一种用于衡量时间序列不确定性和复杂性的统计量。在MATLAB中计算排列熵通常涉及到对序列的离散化、排列生成以及熵值的计算。

以下是一个简单的MATLAB代码片段，用于计算一个一维数组的排列熵：

% 假设你有一个名为timeseries的连续时间序列数据
timeseries = [0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]; % 替换为你的实际数据

% 确定窗口大小和延迟
window_size = 5; % 例如，你选择一个5个点的窗口
delay = 1;      % 每个新窗口开始比前一个窗口向后移动1个位置

% 对时间序列分段并离散化
segments = buffer(timeseries, window_size, delay);

% 计算每个窗口的排序情况
sorted_segments = sortrows(segments);

% 初始化熵数组和计数数组
entropy_values = zeros(numel(sorted_segments), 1);
unique_counts = zeros(window_size^window_size, 1);

% 使用唯一计数法计算排列熵
for i = 1:numel(sorted_segments)
    counts = histcounts(sorted_segments(i,:), 1:window_size^window_size);
    unique_counts = unique_counts + counts;
end

% 计算每个排列对应的概率
probabilities = unique_counts / numel(sorted_segments);

% 排列熵公式
perm_entropy = -sum(probabilities .* log2(probabilities));

disp("排列熵 (Permutation Entropy): " + perm_entropy);

注意：这个代码示例假设你的数据已经预处理，并且满足计算排列熵的要求。如果需要更复杂的分析或特定类型的输入（如时间序列矩阵），你需要相应地调整代码。