利用matlab求一个矩阵中每一列的多尺度排列熵

可以使用MATLAB中的permutation_entropy函数来计算矩阵中每一列的多尺度排列熵。该函数需要以下输入参数：
- data：待计算的数据矩阵
- tau：延迟时间
- m：不同尺度下的排列长度
- r：阈值

具体实现代码如下：

function [MPE] = multi_scale_permutation_entropy(data, tau, m, r)
    [N, M] = size(data);
    MPE = zeros(M, length(m));
    for i = 1:M
        col = data(:, i);
        for j = 1:length(m)
            pem = permutation_entropy(col, m(j), tau, r);
            MPE(i, j) = pem;
        end
    end
end

其中，permutation_entropy函数的实现代码如下：

function [PE] = permutation_entropy(x, m, tau, r)
    N = length(x);
    D = zeros(N-m+1, m);
    for i = 1:N-m+1
        D(i, :) = x(i:tau:i+(m-1)*tau);
    end
    C = zeros(nchoosek(m,2), 1);
    count = 1;
    for i = 1:m-1
        for j = i+1:m
            C(count) = sum(abs(D(:,i)-D(:,j))>r);
            count = count + 1;
        end
    end
    PE = -sum(C.*log(C))/nchoosek(m,2);
end

使用示例：

% 生成随机数据
data = rand(100, 5);
% 计算多尺度排列熵
tau = 1;
m = [2, 3, 4];
r = 0.5*std(data(:));
MPE = multi_scale_permutation_entropy(data, tau, m, r);