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
时间: 2023-08-23 20:09:56 浏览: 22
可以使用Matlab中的"Permutation Entropy Toolbox"来计算多尺度排列熵。以下是一个示例代码,假设我们已经有了多个模态分解分量:
```matlab
% 导入Permutation Entropy Toolbox
addpath('PermutationEntropyToolbox');
% 定义参数
m = 3; % 熵的历史长度
r = 0.2; % 重叠窗口比例
num_scales = 5; % 多尺度个数
% 循环计算每个分量的多尺度排列熵
for i = 1:length(data)
% 获取当前分量
x = data{i};
% 计算多尺度排列熵
[pe, scales] = multiscale_permutation_entropy(x, m, r, num_scales);
% 可视化结果
figure;
plot(scales, pe, 'o-');
xlabel('Scale');
ylabel('Permutation Entropy');
title(sprintf('Multiscale Permutation Entropy of Component %d', i));
end
```
在上面的代码中,我们首先导入了"Permutation Entropy Toolbox",然后定义了一些参数,包括熵的历史长度m、重叠窗口比例r和多尺度个数num_scales。随后,我们循环计算每个分量的多尺度排列熵,并将结果可视化。
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