kolmogorov熵matlab代码

以下是计算Kolmogorov熵的MATLAB代码：

function [H] = kolmogorov_entropy(data, k, tau, m)
% data: 输入的时间序列
% k: 重构空间的嵌入维度
% tau: 重构空间的时间延迟
% m: 最大相邻点间的距离

N = length(data);
M = N - (k - 1) * tau; % 重构空间的向量数量

% 生成重构空间
X = zeros(M, k);
for i = 1:M
    X(i, :) = data((i-1)*tau+1:(i-1)*tau+k);
end

% 计算最大相邻点间的距离
d = pdist(X);
d = sort(d);
if m >= length(d)
    m = length(d) - 1;
end
rmax = d(m);

% 计算每个向量的局部熵
H = zeros(M, 1);
for i = 1:M
    count = 0;
    for j = 1:M
        if i ~= j
            r = norm(X(i, :) - X(j, :));
            if r <= rmax
                count = count + 1;
            end
        end
    end
    p = count / (M - 1);
    if p > 0
        H(i) = -p * log2(p);
    end
end

% 计算Kolmogorov熵
H = sum(H) / (k * tau * log2(rmax));
end

其中，`data`为输入的时间序列，`k`为重构空间的嵌入维度，`tau`为重构空间的时间延迟，`m`为最大相邻点间的距离。函数返回Kolmogorov熵`H`。