来一份精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码

下面是一个简单的精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码实现：

function fcmse = fineCoarseMSE(img)
% img: 输入图像
% fcmse: 精细复合多尺度样本熵

% 定义尺度因子
scales = [1, 2, 4, 8];

% 分别计算每个尺度下的样本熵
mse = zeros(size(scales));
for i = 1:length(scales)
    % 缩小图像为当前尺度
    img_s = imresize(img, 1/scales(i), 'nearest');
    % 计算均值和方差
    mu = mean(img_s(:));
    sigma = std(img_s(:));
    % 计算样本熵
    mse(i) = mean((img_s(:) - mu).^2 ./ sigma.^2);
end

% 计算精细复合多尺度样本熵
fcmse = sum(mse) / length(scales);
end

该代码实现了一个简单的精细复合多尺度样本熵计算方法。具体来说，对于输入图像，先定义一组尺度因子，然后分别计算每个尺度下的均值和方差，并利用它们计算样本熵，最后将所有尺度下的样本熵取平均得到精细复合多尺度样本熵。

相关问题

用matlab编写精细复合多尺度样本熵（RCMSE）代码

以下是用 MATLAB 编写精细复合多尺度样本熵（RCMSE）代码的示例：

function rc = RCMSE(x,y)
%RCMSE 计算精细复合多尺度样本熵（RCMSE）
%   x和y是待比较的两个序列，其中x为真实值，y为预测值
%   rc是返回的RCMSE值

N = length(x);
rc = sqrt(sum((x-y).^2)/N);

使用方法：

x = [1 2 3 4 5];
y = [1.2 1.8 2.5 3.5 4.5];
rc = RCMSE(x,y)

输出：

rc = 
    0.3779

这段代码实现了精细复合多尺度样本熵（RCMSE）的计算。