多尺度排列熵matlab程序

多尺度排列熵是一种用于信号分析的方法，可以用于测量信号的复杂度和不规则性。以下是一个用 MATLAB 编写的多尺度排列熵程序：

function [MPE, MPE_scale] = multiscale_permutation_entropy(signal, max_scale, tau)

% signal: 输入信号
% max_scale: 最大尺度
% tau: 嵌入延迟

% 初始化输出
MPE = zeros(max_scale,1);
MPE_scale = zeros(max_scale,1);

% 在每个尺度上计算排列熵
for i = 1:max_scale
    scale = i;
    % 将信号分成长度为 scale 的小段
    segs = buffer(signal, scale, scale-1, 'nodelay');
    % 对每个小段进行嵌入延迟
    segs_embed = segs(:,1:end-tau*(scale-1));
    % 计算每个小段的排列熵
    PEs = zeros(size(segs_embed,2),1);
    for j = 1:size(segs_embed,2)
        PEs(j) = permutation_entropy(segs_embed(:,j),tau);
    end
    % 将所有小段的排列熵取平均作为该尺度的排列熵
    MPE(i) = mean(PEs);
    MPE_scale(i) = scale;
end

% 绘制多尺度排列熵图像
plot(MPE_scale,MPE,'LineWidth',2);
xlabel('尺度'); ylabel('排列熵');
title('多尺度排列熵分析');

end

function PE = permutation_entropy(signal,tau)

% signal: 输入信号
% tau: 嵌入延迟

% 将信号转换为嵌入空间中的向量序列
N = length(signal);
M = N - tau*(size(signal,2)-1);
embed = zeros(M,size(signal,2));
for i = 1:M
    embed(i,:) = signal((i-1)*tau+1:i*tau);
end

% 对向量序列进行排序并计算排列熵
perms = sortrows(embed);
PE = entropy(perms(:,end));
end

使用示例：

% 生成随机信号
signal = randn(1000,1);

% 计算多尺度排列熵
max_scale = 10;
tau = 1;
[MPE, MPE_scale] = multiscale_permutation_entropy(signal, max_scale, tau);

程序会输出多尺度排列熵结果并绘制多尺度排列熵图像。