利用matlab求一个矩阵中每一列的多尺度样本熵
时间: 2023-08-11 21:03:05 浏览: 45
可以使用以下代码实现:
```matlab
function MSE = multiscale_sample_entropy(X, m, r, scales)
% X为输入矩阵,m为样本熵的阶数,r为阈值,scales为多尺度因子
[N, p] = size(X); % N为数据长度,p为变量数
MSE = zeros(p, length(scales));
for k = 1:length(scales)
scale = scales(k);
Y = zeros(N, p*scale); % 初始化新的矩阵
for i = 1:p
for j = 1:scale
Y(:,(i-1)*scale+j) = X(j:scale:N-(scale-j+1),i); % 分块
end
end
for i = 1:p*scale
Y(:,i) = (Y(:,i)-min(Y(:,i)))/(max(Y(:,i))-min(Y(:,i))); % 归一化
end
for i = 1:p
for j = 1:scale
index = (i-1)*scale+j;
MSE(i,k) = MSE(i,k)+sample_entropy(Y((j-1)*N/scale+1:j*N/scale,index),m,r); % 计算样本熵
end
end
MSE(:,k) = MSE(:,k)/scale; % 取平均值
end
end
function SE = sample_entropy(X, m, r)
% X为输入序列,m为样本熵的阶数,r为阈值
N = length(X);
B = zeros(N-m+1,m);
for i = 1:m
B(:,i) = X(i:N-m+i);
end
D = pdist(B,'chebychev'); % 计算距离
N1 = sum(D<=r);
D = pdist(B(1:N-1,:),'chebychev');
N2 = sum(D<=r);
SE = -log(N1/N)+log(N2/N-1);
end
```
其中,`multiscale_sample_entropy`函数用于计算多尺度样本熵,输入参数为输入矩阵`X`、样本熵的阶数`m`、阈值`r`和多尺度因子`scales`。输出参数为每一列的多尺度样本熵`MSE`。`sample_entropy`函数用于计算单个序列的样本熵,输入参数为序列`X`、样本熵的阶数`m`和阈值`r`。输出参数为样本熵`SE`。
使用示例:
```matlab
X = rand(100,3); % 生成随机矩阵
m = 2; % 样本熵阶数
r = 0.2; % 阈值
scales = [1,2,3]; % 多尺度因子
MSE = multiscale_sample_entropy(X, m, r, scales); % 计算多尺度样本熵
```