多尺度样本熵matlab程序

以下是一个用于计算多尺度样本熵的MATLAB程序的示例：

function MSE = MultiscaleSampleEntropy(data, max_scale, n)
    % data: 输入的信号
    % max_scale: 最大尺度
    % n: 将每个尺度分为n个等长部分
    
    % 初始化多尺度样本熵向量
    MSE = zeros(1, max_scale);
    
    % 对于每个尺度
    for scale = 1:max_scale
        % 将信号划分为不同分辨率的部分
        divided_data = DivideData(data, scale);
        
        % 初始化样本数向量
        sample_counts = zeros(1, n);
        
        % 对于每个部分
        for i = 1:n
            % 计算样本数
            sample_counts(i) = CalculateSampleCount(divided_data{i});
        end
        
        % 将每个部分的样本数求和，得到该尺度下的样本数
        MSE(scale) = sum(sample_counts);
    end
end

function divided_data = DivideData(data, scale)
    % 将信号划分为不同分辨率的部分
    
    % 计算每个部分的长度
    part_length = floor(length(data) / scale);
    
    % 初始化划分后的数据
    divided_data = cell(1, scale);
    
    % 对于每个部分
    for i = 1:scale
        % 划分数据
        start_index = (i-1) * part_length + 1;
        end_index = i * part_length;
        divided_data{i} = data(start_index:end_index);
    end
end

function sample_count = CalculateSampleCount(data)
    % 计算样本数
    
    % 使用SampleEntropy函数计算样本熵
    sample_entropy = SampleEntropy(data);
    
    % 根据样本熵计算样本数
    sample_count = exp(sample_entropy);
end

function sample_entropy = SampleEntropy(data)
    % 计算样本熵
    
    % 在这里实现计算样本熵的算法
    % ...
    % 返回样本熵
end

这个程序可以根据输入的信号和最大尺度，计算信号在多个尺度下的样本数。首先，函数根据最大尺度将信号划分成多个不同分辨率的部分。然后对于每个尺度，将其分为n个等长部分，再对每个部分计算样本数，最后将每个部分的样本数求和，得到该尺度下的样本数。