算法复杂性分析（Algorithm complexity analysis）主要是针对运行该算法所需要的计算机资源的多少。当算法所需要的资源越多，该算法的复杂性越高；反之，当算法所需要的资源越少，算法的复杂性越低。 对于任意给定的一个问题，设计出复杂性最低的算法是在设计算法时追求的重要目标之一；而当给定的问题存在多种算法时，选择其中复杂性最低的算法是选用算法时遵循的重要准则。因此，算法的复杂性分析对算法的设计或选用具有重要的指导意义和实用价值。
并给出算法描述和算法复杂性分析。
And gives the algorithm describes and the computational complexity analyses for them.
算法复杂性分析以及实验结果表明该算法有效。
Both analysis on the complexity and experimental results show the effectiveness of the algorithm.
现在的研究采用了复杂性分析中的样品熵算法。
The present study is to investigate the application of sample entropy (SampEn) measures.
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