用matlab求信号分解后每个分量的样本熵

要计算信号分解后每个分量的样本熵，可以使用Matlab中的小波分析函数`wavedec`来进行信号分解，然后使用类似上面的方法来计算每个分量的样本熵。以下是一个示例代码：

% 读入一个示例信号
load('ecg.mat');
signal = ecg(1:1024);

% 将信号分解为4层小波分量和一个低频分量
[c, l] = wavedec(signal, 4, 'db4');
cA4 = appcoef(c, l, 'db4');
cD4 = detcoef(c, l, 4);
cD3 = detcoef(c, l, 3);
cD2 = detcoef(c, l, 2);
cD1 = detcoef(c, l, 1);

% 计算每个分量的样本熵
entropies = [
    sum(-cA4 .* log2(cA4)), 
    sum(-cD4 .* log2(cD4)), 
    sum(-cD3 .* log2(cD3)), 
    sum(-cD2 .* log2(cD2)), 
    sum(-cD1 .* log2(cD1))
];

% 输出结果
disp(entropies);

这里使用了`wavedec`函数将信号分解为4层小波分量和一个低频分量，然后使用`appcoef`和`detcoef`函数提取出每个分量。对于每个分量，再使用类似上面的方法来计算其样本熵。请注意，这个代码片段假定信号是一维的时间序列。如果信号是二维的图像序列，需要使用`wavedec2`函数进行二维小波分解，并对每个分量进行类似的处理。