视频序列时候用到的TI（时间信息）和SI（空间信息）的计算工具（自行编写的，根据ITU-R BT.1788标准）。 这是图形界面版本的源代码。 工程基于VC2010 2.0更新记录： *删除了旧版里的TeeChart，感觉作用不大 *增加了TI和SI计算过程预览窗口，可以查看TI和SI的计算过程。 *增加了计算过程进度条 *支持多种格式的YUV视频输入：YUV420P，YUV422P，YUV444P，Y *支持批量添加YUV视频 *增加了“结果”对话框，可以直接在程序中查看TI和SI计算结果 *增加了“暂停”，“继续”，“停止”等按钮，可以控制计算的进度

MATLAB程序，对小波变换C0复杂度算法进行仿真，实现语音端点检测，性能优越

采用C0复杂度算法，分析了Logistic映射，简化Lorenz系统和超混沌Lorenz系统的复杂度特性，并与系统的Lyapunov指数谱和分岔图进行比较，结果表明，C0复杂度能正确反映系统的复杂性度特性；三系统复杂度从大到小依次为Logistic系统，超混沌Lorenz系统和简化Lorenz系统。将C0复杂度算法与谱熵算法（SE）和强度统计算法（LMC）计算结果对比，进一步说明C0算法分析混沌系统复杂度的有效性。系统复杂度随时间演变的特性分析表明，系统复杂度在一定范围内变化，即系统具有退化的稳定性，两个连续系统中y序列复杂度最大。为混沌系统规范信息加密，保密通信领域提供了理论与实验依据。

计算数据矩阵中面向列向量的多尺度、多变量排列熵。多变量排列熵是一种考虑多个数据向量之间相关性的方法（例如EEG、ERP、ECG、fMRI等）。有关详细信息，请参阅Morabito FC, Labate D, La Foresta F, Bramanti A, Morabito G, Palamara I. Multivariate Multi-Scale Permutation Entropy for Complexity Analysis of Alzheimer’s Disease EEG. Entropy. 2012;14(7):1186-120。

是一种近年来提出的复杂度分析方法，相对其他复杂度分析方法，它更侧重于揭示隐藏在序列中内部的细节信息以及局部波动信息，非常适合特征提取

使用Matlab内置函数统计矩阵乘法所耗时间，给出时间复杂度图示，定量理解复杂度与问题规模的关系。

基于C语言的数据结构中常见的8种排序的时间复杂度比较算法

实现了求最邻近点对的距离。时间复杂度O(nlogn)，而且运行时间比较短。

介绍了一种时间序列复杂度参数（排列熵）的论文

原创的无标度网络matlab实现 ， 超低复杂度，详细注释，还有专门的博客解释代码，欢迎大家下载