CodeForces B. Karen and Coffee

本文介绍了一种使用差分数组和前缀和优化区间查询问题的算法。通过输入左边界和右边界来更新数组,并利用前缀和计算指定区间内大于等于特定值的元素数量,最后实现了快速区间查询。
#include<iostream>
#include<math.h>  
#include<stdlib.h>
#include<string.h> 
int num[200005];
using namespace std;
int main()
{
    int n, k, q;
    while (cin>>n>>k>>q)
    {       
        int l, r;
        memset(num, 0, sizeof(num));
        for (int i = 0; i<n; i++)       
        {
            cin >> l >> r;
            num[l]++;
            num[r + 1]--;
        }
        memset(c, 0, sizeof(c));
        for (int i = 1; i <= 200000; i++)
        {
            num[i] += num[i - 1];
            c[i] += c[i - 1] + (num[i] >= k);
        }
        for (int i = 0; i<q; i++)
        {
            cin >> r >> l;
            cout << c[l] - c[r - 1] << endl;
        }
    }
    return 0;
}
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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