多尺度排列熵用matlab实现

多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy，MPE）是一种用于分析时间序列的非线性动力学特征的方法，它可以通过计算序列的排列熵来描述其复杂度。在不同的时间尺度下计算排列熵可以得到MPE。下面是用MATLAB实现MPE的代码：

function [MPE] = MultiScalePermutationEntropy(X, m, tau, scale)
% X为时间序列，m为嵌入维度，tau为时间延迟，scale为尺度数
N = length(X);
MPE = zeros(1, scale);
for sc = 1:scale
    Y = zeros(N-m*(sc-1), m);
    for i = 1:N-m*(sc-1)
        Y(i, :) = X((i-1)*tau+(1:m*sc));
    end
    [r, ~] = size(Y);
    P = zeros(factorial(m*sc), 1);
    for i = 1:r
        [~, idx] = sort(Y(i, :));
        perm = perms(idx);
        [~, j] = ismember(idx, perm, 'rows');
        P(j) = P(j)+1;
    end
    P = P/r;
    MPE(sc) = -sum(P(P~=0).*log2(P(P~=0)));
end
end

其中，输入参数`X`为时间序列，`m`为嵌入维度，`tau`为时间延迟，`scale`为尺度数。函数输出`MPE`为每个尺度下的排列熵。