利用matlab求一个矩阵中每一列的多尺度样本熵
时间: 2023-08-11 09:03:05 浏览: 96
可以使用以下代码实现:
```matlab
function MSE = multiscale_sample_entropy(X, m, r, scales)
% X: 输入矩阵,每一列代表一个时间序列
% m: 采样熵计算时的窗口大小
% r: 采样熵计算时的阈值
% scales: 多尺度分析的尺度数
n = size(X, 2); % 时间序列数量
MSE = zeros(scales, n); % 存储每个时间序列的多尺度采样熵
for i = 1:n
x = X(:, i);
for j = 1:scales
scale = 2^j; % 当前尺度
y = downsample(x, scale); % 下采样
MSE(j, i) = sample_entropy(y, m, r); % 计算采样熵
end
end
end
function SE = sample_entropy(X, m, r)
% X: 输入序列
% m: 窗口大小
% r: 阈值
N = length(X); % 序列长度
SE = zeros(1, N-m+1); % 存储每个窗口的采样熵
for i = 1:N-m+1
window = X(i:i+m-1); % 当前窗口
Cm = 0; % 计数器,用于计算相似度
for j = 1:N-m+1
if i ~= j % 不与自己比较
other_window = X(j:j+m-1); % 其他窗口
if max(abs(window - other_window)) <= r % 判断是否相似
Cm = Cm + 1;
end
end
end
SE(i) = -log(Cm/(N-m)); % 计算采样熵
end
end
```
其中,`multiscale_sample_entropy` 函数实现多尺度采样熵的计算,`sample_entropy` 函数实现单个序列的采样熵计算。具体使用方法如下:
```matlab
X = randn(100, 5); % 生成随机矩阵,每一列代表一个时间序列
m = 2; % 窗口大小
r = 0.2; % 阈值
scales = 4; % 尺度数
MSE = multiscale_sample_entropy(X, m, r, scales); % 计算多尺度采样熵
```
其中,`X` 是输入矩阵,每一列代表一个时间序列;`m` 是采样熵计算时的窗口大小;`r` 是采样熵计算时的阈值;`scales` 是多尺度分析的尺度数。函数返回一个大小为 `(scales, n)` 的矩阵,其中第 `i` 行第 `j` 列表示第 `j` 个时间序列在第 `i` 个尺度下的采样熵。
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