function c = LZ_compute(data) % Compute Lempel-Ziv complexity of input data n = length(data); blocks = 1; lengths = 1; for len = 2:n for i = 1:n-len+1 block = data(i:i+len-1); if ~any(strcmp(block, data(1:i-1))) blocks = blocks + 1; end end lengths = lengths + len-1; end c = blocks * lengths / n^2; end

这是一个 MATLAB 函数，用于计算输入数据的Lempel-Ziv复杂度。其计算过程如下：

1. 初始化块数 `blocks` 和块长度 `lengths` 均为1。
2. 对于每个子串长度 `len`，从第一个字符开始，获取长度为 `len` 的子串，并判断该子串是否在前面的子串中出现过。
3. 如果该子串未在前面的子串中出现过，则块数 `blocks` 加1。
4. 累加块长度 `lengths` 的值，每次增加 `len-1`。
5. 重复2-4步，直到遍历完成整个字符串。
6. 计算LZ复杂度 `c`，公式为 `c = blocks * lengths / n^2`，其中 `n` 为输入数据的长度。

这个函数的实现与先前提供的 Python 代码实现类似，都是采用了遍历字符串的方式，查找前面的子串并计算LZ复杂度。不同的是，该 MATLAB 函数在计算过程中先统计块数和块长度，最后再计算LZ复杂度，而 Python 代码则在遍历过程中直接计算LZ复杂度。

相关问题

def earning_rate_compute(stock_data, stock_name): size = len(stock_data) earning_rate = (stock_data[size - 1] - stock_data[0])/ stock_data[0] * 100 print('%10s在2017年度的收益率为；%3.2f%%'%(stock_name,earning_rate)) #股票收益率计算 for i in range(0,6): earning_rate_compute(list_stock[i]['Close'],list_stock_name[i])翻译一下

这段代码定义了一个名为earning_rate_compute的函数，接受两个参数：股票数据stock_data和股票名称stock_name。函数计算股票在2017年的收益率，并打印输出股票名称和收益率。代码中使用了一个for循环，对6个股票分别调用earning_rate_compute函数，传入对应的股票数据和名称。

copy-feats --compress=true --write-num-frames=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2num_frames.1 ark:- ark,scp:/work/VPR/subtools_1229/exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/raw_mfcc_pitch_seg.1.ark,/work/VPR/subtools_1229/exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/raw_mfcc_pitch_seg.1.scp paste-feats --length-tolerance=2 'ark:compute-mfcc-feats --write-utt2dur=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2dur.1 --verbose=2 --config=subtools/conf/sre-mfcc-23.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- |' 'ark,s,cs:compute-kaldi-pitch-feats --verbose=2 --config=subtools/conf/pitch.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- | process-kaldi-pitch-feats ark:- ark:- |' ark:- compute-mfcc-feats --write-utt2dur=ark,t:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/utt2dur.1 --verbose=2 --config=subtools/conf/sre-mfcc-23.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- VLOG[2] (compute-mfcc-feats[5.5]:main():compute-mfcc-feats.cc:182) Processed features for key 001_20230623160347_0319007398_mentianyu-1 compute-kaldi-pitch-feats --verbose=2 --config=subtools/conf/pitch.conf scp,p:exp/features/mfcc/data_mfcc_23_pitch_seg/log/wav_seg.1.scp ark:- ERROR (compute-kaldi-pitch-feats[5.5]:main():compute-kaldi-pitch-feats.cc:88) Sample frequency mismatch: you specified 16000 but data has 8000 (use --sample-frequency option). Utterance is 001_20230623160347_0319007398_mentianyu-1

这些命令是用于特征处理的一系列操作。首先，copy-feats命令将特征数据进行复制并保存到指定的ark和scp文件中。接下来，paste-feats命令将两个特征数据进行拼接。

其中，compute-mfcc-feats命令用于计算MFCC特征，并将结果存储在ark文件中。compute-kaldi-pitch-feats命令用于计算音高特征，并将结果存储在ark文件中。然而，在最后一条命令中，compute-kaldi-pitch-feats命令出现了错误。错误信息指示样本频率不匹配，你指定了16000Hz，但数据实际上是8000Hz。建议使用--sample-frequency选项来指定正确的样本频率。该错误发生在utterance为"001_20230623160347_0319007398_mentianyu-1"的情况下。