多尺度熵处理信号的matlab程序

下面是一个基于Matlab的多尺度熵处理信号的程序示例：

function [MSE, SSE] = multiscale_entropy(X, m, r, scale)
% X: 输入信号
% m: 空间延迟次数
% r: 相对误差
% scale: 时间尺度

N = length(X); % 信号长度
MSE = zeros(scale, 1); % 多尺度熵
SSE = zeros(scale, 1); % 样本熵

for j = 1:scale
    Y = zeros(N-j*(m-1), m); % 重构矩阵
    for i = 1:N-j*(m-1)
        Y(i,:) = X((i-1)*j+(1:m));
    end
    for i = 1:N-j*(m-1)
        d = pdist2(Y(i,:), Y, 'euclidean'); % 计算距离
        d(i) = []; % 去除自身
        SSE(j) = SSE(j) + sum(d<=r); % 统计样本熵
    end
    SSE(j) = SSE(j) / (N - j*(m-1)); % 求平均样本熵
    if SSE(j) ~= 0
        MSE(j) = -log(SSE(j)); % 计算多尺度熵
    else
        MSE(j) = 0;
    end
end
end

其中，输入信号X是一个一维数组，m是空间延迟次数，r是相对误差，scale是时间尺度。程序首先根据时间尺度和空间延迟次数重构出重构矩阵Y，然后计算每个样本点与其他样本点之间的距离，并统计小于等于相对误差r的距离个数，最后求出样本熵和多尺度熵。注意，当样本熵为0时，多尺度熵也为0。