for ns = 1:length(temp1)/nsamp % y_cum(ns)=CUM3EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp),0,nsamp,overlap,flag,k1); xCum4(ns) = CUM4EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'biased', 0, 0); % xCum2(ns) = CUM2EST (temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'unbiased'); end 代码的复杂度
时间: 2024-04-03 14:36:25 浏览: 83
这段代码的复杂度取决于两个函数的复杂度:CUM3EST和CUM4EST。如果这两个函数的复杂度为O(n),那么整个代码的复杂度就是O(length(temp1)/nsamp),也就是O(n)。但是如果这两个函数的复杂度为O(n^2),那么整个代码的复杂度就是O(length(temp1)/nsamp * n^2),也就是O(n^3)。因此,需要知道CUM3EST和CUM4EST函数的具体实现才能确定代码的复杂度。
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matlab for ns = 1:length(temp1)/nsamp % y_cum(ns)=CUM3EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp),0,nsamp,overlap,flag,k1); xCum4(ns) = CUM4EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'biased', 0, 0); % xCum2(ns) = CUM2EST (temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'unbiased'); end 代码的复杂度
这段代码的复杂度为O(length(temp1)/nsamp * n),其中n为每个窗口的长度,也就是nsamp。循环的次数为length(temp1)/nsamp,因此代码的复杂度与temp1数组的长度和nsamp参数有关。具体来说,如果temp1数组的长度增加了k倍,那么代码的复杂度也会增加k倍;如果nsamp参数增加了k倍,那么代码的复杂度会增加k倍。
nsamp=500; overlap=0; flag='biased'; k1 = 0; for ns = 1:length(temp1)/nsamp % y_cum(ns)=CUM3EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp),0,nsamp,overlap,flag,k1); xCum4(ns) = CUM4EST(temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'biased', 0, 0); % xCum2(ns) = CUM2EST (temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp), 0, nsamp, 0, 'unbiased'); end
这段代码的作用是将一个长度为length(temp1)的向量temp1分成长度为nsamp的若干段,然后对每一段分别进行四阶和二阶累积估计,最终得到两个长度为length(temp1)/nsamp的向量xCum4和xCum2。
具体来说,该段代码中的循环语句通过计算nsamp的个数来确定分段的数量。在每次循环中,通过temp1((ns-1)*nsamp+1:ns*nsamp)的方式选取当前的一段数据,然后分别调用CUM4EST和CUM2EST函数进行累积估计。其中,CUM4EST函数的参数包括分段后的数据、overlap、flag、k1等,它返回一个长度为1的累积估计结果;而CUM2EST函数的参数与CUM4EST类似,但是它返回的是一个长度为2的向量,其中第一个元素是二阶累积估计结果,第二个元素是估计结果的标准误。
最终,xCum4和xCum2向量中的每个元素分别对应于temp1向量中的一个长度为nsamp的分段的累积估计结果。