【疑问】关于C_C算法的效率问题

lwqcplldh

使用C_C算法求混沌序列的时延tau，发现不同程序之间的效率相差极大！
1. 首先使用yuling在这个帖子中分享的程序。
max_d=200
算长度为500的序列用了10.5秒；1000个数据用了40.5秒；2000数据用了167秒。
可以估计下，如果用500*N个数据测算，那么花的时间是  2^N*10.5秒，这就解释了昨晚我花了5个小时来算10000个点，都没有出结果，因为这需要（2^20*10）秒，俨然是个天文数字。

2. 今天早上改用陆振波工具箱里的程序，发现效率非常的高，算40000个点大约只用了10分钟，5000以内基本能在1分钟之内算出来。

请问为什么算法一样，效率确会差这么大呢？
由于陆振波的代码不开源，在此求一个效率更高的CC算法的程序，matlab或者c都行，小弟先行谢过~~

lwqcplldh

yuling的程序：
function [Smean,Sdeltmean,Scor,tau,tw]=C_CMethod(data,max_d)
% 本函数用于求延迟时间tau和时间窗口tw
% data：输入时间序列
% max_d：最大时间延迟
% Smean，Sdeltmean,Scor为返回值
% tau：计算得到的延迟时间
% tw：时间窗口
N=length(data);     %时间序列的长度
Smean=zeros(1,max_d);    %初始化矩阵
Scmean=zeros(1,max_d);
Scor=zeros(1,max_d);
sigma=std(data);      %计算序列的标准差
% 计算Smean,Sdeltmean,Scor
for t=1:max_d
    S=zeros(4,4);
    Sdelt=zeros(1,4);
    for m=2:5
        for j=1:4
            r=sigma*j/2;
            Xdt=disjoint(data,t);          % 将时间序列data分解成t个不相交的时间序列
            s=0;
           for tau=1:t
                N_t=floor(N/t);                          % 分成的子序列长度
                Y=Xdt(:,tau);                            % 每个子序列           
               
                %计算C(1,N/t,r,t),相当于调用Cs1(tau)=correlation_integral1(Y,r)            
                Cs1(tau)=0;
                for ii=1:N_t-1
                    for jj=ii+1:N_t
                        d1=abs(Y(ii)-Y(jj));     % 计算状态空间中每两点之间的距离,取无穷范数
                        if r>d1
                            Cs1(tau)=Cs1(tau)+1;            
                        end
                    end
                end
                Cs1(tau)=2*Cs1(tau)/(N_t*(N_t-1));
              
                Z=reconstitution(Y,m,1);             % 相空间重构
                M=N_t-(m-1);
                Cs(tau)=correlation_integral(Z,M,r); % 计算C(m,N/t,r,t)
                s=s+(Cs(tau)-Cs1(tau)^m);            % 对t个不相关的时间序列求和
           end            
           S(m-1,j)=s/tau;            
        end
        Sdelt(m-1)=max(S(m-1,:))-min(S(m-1,:));          % 差量计算
    end
    Smean(t)=mean(mean(S));                              % 计算平均值
    Sdeltmean(t)=mean(Sdelt);                            % 计算平均值
    Scor(t)=abs(Smean(t))+Sdeltmean(t);
end
% 寻找时间延迟tau：即Sdeltmean第一个极小值点对应的t
for i=2:length(Sdeltmean)-1
    if Sdeltmean(i)<Sdeltmean(i-1)&Sdeltmean(i)<Sdeltmean(i+1)
        tau=i;
        break;
    end
end
% 寻找时间窗口tw：即Scor最小值对应的t
for i=1:length(Scor)
    if Scor(i)==min(Scor)
        tw=i;
        break;
    end
end

沐雨柠檬

同问，求一个可用于计算嵌入维和延迟时间的c-c代码参考一下。

沐雨柠檬

沐雨柠檬 发表于 2013-7-24 15:05

                               
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同问，求一个可用于计算嵌入维和延迟时间的c-c代码参考一下。

哪位高手大侠好心人请发到10914439@qq的信箱里。不胜感激。

沐雨柠檬

沐雨柠檬 发表于 2013-7-24 15:06

                               
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哪位高手大侠好心人请发到10914439@qq的信箱里。不胜感激。

论坛里貌似有，我先找找看。