已知原始信号的多个模态分解分量，利用matlab求每个分量的多尺度排列熵

首先，需要安装并加载Matlab的PermutationEntropy包。可以通过以下命令进行下载和安装：

>> addpath('PermutationEntropy');

假设已经有了原始信号的多个模态分解分量，并且每个分量都存储在一个矩阵中。下面是一个示例的代码，用于计算每个分量的多尺度排列熵：

% 加载PermutationEntropy包
addpath('PermutationEntropy');

% 定义分解分量的数量和尺度数
num_comp = 3;
num_scale = 5;

% 循环计算每个分量的多尺度排列熵
for i = 1:num_comp
    % 获取当前分量的矩阵
    comp = comp_matrix{i};
    
    % 定义当前分量的多尺度排列熵矩阵
    pem = zeros(size(comp,1),num_scale);
    
    % 循环计算每个尺度下的排列熵
    for j = 1:num_scale
        % 计算当前尺度下的分段长度
        seg_len = floor(size(comp,2)/j);
        
        % 定义当前尺度下的排列熵向量
        pe_vec = zeros(1,j);
        
        % 循环计算每个分段的排列熵
        for k = 1:j
            % 获取当前分段的数据
            seg_data = comp(:,(k-1)*seg_len+1:k*seg_len);
            
            % 计算当前分段的排列熵
            pe_vec(k) = perm_entropy(seg_data);
        end
        
        % 将当前尺度下的排列熵向量存储到多尺度排列熵矩阵中
        pem(:,j) = pe_vec';
    end
    
    % 将当前分量的多尺度排列熵矩阵存储到结果矩阵中
    result{i} = pem;
end

需要注意的是，上述代码中的`comp_matrix`是一个包含分解分量矩阵的单元格数组。`perm_entropy`函数是PermutationEntropy包中用于计算排列熵的函数。`result`是一个包含每个分量的多尺度排列熵矩阵的单元格数组。每个矩阵的行表示信号的时间点，每个矩阵的列表示不同的尺度。