来一份精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码
时间: 2023-08-25 10:06:11 浏览: 109
下面是一个简单的精细复合多尺度样本熵的MATLAB代码实现:
```matlab
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。
多尺度样本熵matlab
多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy)是一种用于分析信号复杂性和不规则性的方法。它是对传统样本熵(Sample Entropy)的扩展,通过在不同尺度上计算样本熵,可以提供更全面的信号特征描述。下面是一个基于MATLAB的计算信号多尺度样本数的函数代码框架:
function sft = calcSFT(signal, max_scale)
% calcSFT函数用于计算信号的多尺度样本数
输入参数:
% signal: 要处理的信号,为一维列向量
% max_scale: 最大尺度,默认为5
% 输出参数:
% sft: 十进制的多尺度样本数
signal_length = length(signal);
if signal_length < max_scale
error('Signal length must be greater than or equal to max_scale');
end
sft = zeros(1, max_scale); % 存储多尺度样本数
for scale = 1:max_scale
n = 2 ^ scale;
r = floor(signal_length / n);
if r <= 0
error('Signal length must be greater than or equal to 2^scale');
end
% 计算每个尺度的样本数
for i = 1:n
sft(scale) = sft(scale) + calcNumSamples(signal((i-1)*r+1:i*r), 1, 1);
end
end
可以根据具体需求对该函数进行修改。
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