C++ PHASE Align

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#c++ #开发语言

本文档介绍了两个C语言宏定义P2PHASE和P2NPHASE，它们用于计算内存对齐和剩余空间。P2PHASE用于求取x对齐后的余数，P2NPHASE则返回块中剩余的空间。通过示例展示了如何在实际编程中使用这两个工具。 
#include "iostream"

using namespace std;

/* return x % (mod) align
 * eg, P2PHASE(0x1234, 0x100) == 0x34 (x-0x12*align)
 * eg, P2PHASE(0x5600, 0x100) == 0x00 (x-0x56*align)
 */
#define P2PHASE(x, align)		((x) & ((align) - 1))

/*
 * return how much space is left in this block (but if it's perfectly
 * aligned, return 0).
 * eg, P2NPHASE(0x1234, 0x100) == 0xcc (0x13*align-x)
 * eg, P2NPHASE(0x5600, 0x100) == 0x00 (0x56*align-x)
 */
#define P2NPHASE(x, align)		(-(x) & ((align) - 1))

int main()
{
    int align = 4096;
    int off = 3896;
    int len = 200;

    printf("%d \n", P2PHASE(off, align));
    printf("%d \n", P2NPHASE(len + off, align));

    getchar();
    return 0;
}
57-OpenCVSharp —-Cv2.Phase() 函数功能（计算复数（复数的幅度与相位）图像的相位角）详解
weixin_45590420的博客
11-25 1234
是一个非常有用的图像处理工具，尤其在频域分析、图像配准和图像恢复等应用中起到了重要作用。它通过提取图像的相位信息，帮助我们理解和分析图像的频率成分，进而用于滤波、图像配准、去噪和重建等任务。下面是一些。
基于C++深度学习 （NCNN、MNN、OpenVINO）OpenCV 等实践
keny-大成的博客
08-07 1139
摘要： Moki是一个多义词，涵盖科技公司（物联网设备管理）、游戏角色（《塞尔达传说》中的精灵生物）以及C++框架等多种含义。在技术领域，C++Moki是一个轻量级网络应用框架，支持异步I/O和事件驱动模型，适用于服务器开发。同时，我们还介绍了基于C++的深度学习模型部署方案（如NCNN、MNN、OpenVINO）、OpenCV图像处理、PCL点云操作、FFTW信号处理等技术实例，以及SSD目标检测模型的实现方法。这些内容覆盖了从基础编程到高级应用的多领域技术实践，为开发者提供了全面的参考指南。
C++ 2-phase lookup
whinah的专栏
11-11 257
This 2-phase look up of g++ (gnu C++) seems not inconsistency: builtin types are not treat equivalent with user defined type. #include <stdio.h> class A {}; void f(A) { printf("%s\n", __PRETTY...
ceph bluestore 写操作源码分析（上）
Jason_Linux
02-15 7338
bluestore写操作分为大写和小写，写操作经过层层处理后最终被传递到BlueStore::queue_transactions函数中，如下： ReplicatedBackend::submit_transaction parent->queue_transactions(tls, op.op); //调用PrimaryLogPG::queue_transactions ...
OpenCV中phase函数计算方向场
weixin_34050389的博客
08-28 1044
一、函数原型 ​该函数参数angleInDegrees默认为false，即弧度，当置为true时，则输出为角度。 phase函数根据函数来计算角度，计算精度大约为0.3弧度，当x，y相等时，angle为0。 数学上函数atan2为： 该函数的值域为，可以通过对负数结果加的方法，将函数的结果映射到范围内。 而c++中atan2函数是通过正切值返回弧度的，并通过判断x,y的正负决...
UVM phase的用法研究
crazybird1984的专栏
02-25 1347
立志爱上科研 Smart is the new Sexy UVM phase的用法研究【zz】 原文地址：http://bbs.eetop.cn/viewthread.php?tid=383872&extra=&authorid=828160&page=1 我相信很多朋友都在坛子里下载过一份《UVM1.1应用指南和源代码分析》的资料，我很佩服这位前辈，我也从中收益...
C++ 模板 two-phase name lookup
luansxx的专栏
11-25 1907
// two_phase_name_lookup.cpp #include namespace A { // 3: template void f(T t) { puts("A::f(T)"); } } namespace A {
C++异常处理实现（libstdc++）
梦的灰色边沿...
05-05 1992
为了更好的理解C++中异常处理的实现，本文简单描述了Itanium ABI中异常处理的流程和llvm/libsdc++简要实现。
Google C++ Style Guide(Google C++编程规范）高清PDF
03-08
Other C++ Features Reference Arguments Function Overloading Default Arguments Variable-Length Arrays and alloca() Friends Exceptions Run-Time Type Information (RTTI) Casting Streams Preincrement and ...
[C++ Template]深入模板--实例化
u012481976的博客
11-23 1356
目录 第10章 实例化 10.1 On-Demand实例化 10.2 延迟实例化 10.3 C++的实例化模型 10.3.1 两阶段查找 10.3.2 POI 10.3.5 例子 10.5 显式实例化 第10章 实例化 模板实例化是一个过程， 它根据泛型的模板定义， 生成（具体的） 类型或者函数。 在C++中， 模板实例化是一个很基础的概念， 但却多少有一些错缩复杂。 复杂性的...
C++实现离散傅里叶变换的快速算法(FFT)
oldnew32的博客
02-03 2272
前言：近期作为小白在学习FFT，故写此文，一来提高对FFT的领悟程度，而来求大神指导。 三、 FFT的C++代码设计的 1、 步骤 （1） 将原序列变化为序号为逆序的序列； （2） 设总点数N为2的m次方，那么经过m级分解后就可以进行2点DFT运算。 （3） 从左到右找规律，对第i级分解（i=0、1、2…m），有规律：①要进行2(m-1-i)组蝶形运算②每组蝶形运算依次进行2i次运算③2组蝶形运算之间的序号间隔为2^(i+1) ,④每组蝶形运算内部2个数之间的序号间隔为2^i。 （4） 由于蝶形运算是
C++ 类和对象（二）：默认成员函数详解
2401_86525813的博客
12-16 691
本文介绍了C++类的6个默认成员函数：构造函数、析构函数、拷贝构造函数、赋值运算符重载以及两种取地址运算符重载。重点阐述了前四个关键函数的特点与实现：构造函数初始化对象，析构函数释放资源，拷贝构造函数实现对象深拷贝，赋值运算符重载处理对象间赋值。文章通过代码示例展示了各函数的典型实现方式，并区分了浅拷贝与深拷贝的概念。对于有资源管理的类，必须显式实现拷贝构造和赋值重载以避免资源问题，而取地址运算符通常使用编译器默认生成版本即可。
QtWeatherApp - 简单天气预报软件(C++ Qt6)(附源码)
sweetikelike的博客
12-18 800
摘要：QtWeatherApp 是一个基于 Qt 6 和 C++ 开发的桌面天气预报应用。该软件通过 OpenWeatherMap Geocoding API 获取城市经纬度，再调用 Open-Meteo 免费天气 API 查询当前天气和7天预报。核心功能包括：支持中英文城市查询、显示温度及天气描述、纯 C++ 实现 Qt 网络请求和 JSON 解析。项目采用模块化设计，包含网络请求、数据处理和 UI 交互组件，可作为学习 Qt 开发的参考案例。软件跨平台支持 Windows/macOS/Linux，源码已
传值还是传引用？c++，python对比
ULTRAmanTAROACE的博客
12-18 440
操作PythonJavaC++传参（基本/不可变）引用（表现如值）值（primitive） / 引用副本（对象）值（拷贝）传参（容器/可变）引用（共享对象）引用副本（可修改内容）值（拷贝整个容器，除非用返回值返回对象引用primitive：值；对象：引用返回值（通常移动或 RVO 优化）赋值 a = ba 绑定到 b 所指对象primitive：值拷贝；对象：引用拷贝深拷贝（调用 operator=）push 到容器存储对象引用存储对象引用拷贝或移动元素（值语义）
如何快速在 VS2026 上使用 C++ 模块 — 完整上手指南
charlie114514191的博客
12-15 849
本文介绍了在VS2026中使用C++20模块特性的完整指南。文章首先阐述了模块的优势，如增量编译和更健壮的导出机制。接着提供了使用前提条件，包括VS2026的安装和C++标准设置。通过一个包含模块接口单元(math.ixx)和主程序(main.cpp)的最小示例，详细说明了模块的创建和使用方法。最后，文章指导读者在VS2026 IDE中配置项目、添加模块文件并设置语言标准，以顺利构建运行模块化程序。文末还提供了微软官方的相关参考资料。
LeetCode 面试经典 150_回溯_全排列（100_46_C++_中等）
最新发布
huayimenghan的博客
12-19 528
LeetCode 面试经典 150_回溯_全排列（100_46_C++_中等） 题目描述： 给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。
C 语言函数：从 0 到 链表封装 --＞ 一次真正理解“数据 + 行为”的过程
Mark Wu 的博客
12-15 528
本文系统讲解了C语言中函数与数据结构的核心关系。首先指出初学者常卡在函数、指针、结构体等概念间的困惑，强调C语言的本质在于用函数组织数据行为。文章从基础函数用法入手，逐步讲解指针的必要性（实现变量修改）、结构体操作规范（必须传递指针），最终完整实现链表操作（创建、插入、删除、释放）。通过链表示例展示了C语言的工程思维：结构体存储数据，函数定义行为。最后指出这种"数据+行为"的设计思想与高级框架（如Android消息队列）一脉相承，掌握函数封装结构体的能力才是真正编写C工程代码的开始。
Z字形扫描ccf
douyh的专栏
12-15 412
就会发现路径在 对角线上不断来回折返，视觉上是一个连续的 Z / 反 Z / Z / 反 Z。三、Java 实现（推荐，O(n²)，n≤500 完全没问题）题目中的“Z 字形扫描”不是“每条对角线都同方向”按 i+j 分对角线 + 按对角线编号奇偶交替方向。二、真正的 Zigzag 规则（以题目为准）d 为偶数 从下往上（i 大 → i 小）d 为奇数 从上往下（i 小 → i 大）这才是 Z 字形 的来源（方向来回折返）一、Z 字形扫描规则总结（非常关键）五、为什么这种才叫“Z 字形”？
Lua vs C++：核心设计哲学差异——从“系统基石”到“灵活工具”的思维碰撞
羑悻的博客.
12-17 4502
它的每一个特性都需要开发者明确声明意图，编译器会尽可能在编译期捕捉错误（如类型不匹配、未初始化的变量），但对运行时的行为（如内存泄漏、多线程竞争）则交给开发者自己管理。理解两者的设计哲学差异，不仅能帮助你在技术选型时做出更明智的决策，还能让你在不同语言的协作中游刃有余——毕竟，真正的顶尖开发者，从来不是局限于某一种语言，而是能根据问题场景选择最合适的工具。Lua的存在意义是作为“胶水语言”，让主程序（通常是C/C++开发的系统）能够通过脚本快速实现业务逻辑的迭代，而无需重新编译主程序。
qt c++ 绘制方波时域图
08-13
<think>我们使用Qt C++绘制方波时域图。方波是一种周期性的非正弦信号，其波形由高电平和低电平交替组成。在时域图中，横轴表示时间，纵轴表示信号的幅值。 实现思路： 1. 生成方波数据：根据给定的频率、幅值、周期数等参数，生成方波的时间序列点。 2. 使用Qt Charts库绘制这些点。 步骤： 1. 配置环境：在.pro文件中添加charts模块，包含必要的头文件。 2. 生成方波数据：我们使用一个函数来生成方波的点序列。方波在一个周期内，前半个周期为高电平，后半个周期为低电平。 3. 创建折线图系列（QLineSeries）并将数据点添加到系列中。 4. 创建图表（QChart）并添加系列。 5. 设置坐标轴（QValueAxis）。 6. 将图表放入图表视图（QChartView）并显示。 注意：为了绘制方波，我们需要足够高的采样率，以确保方波的边沿看起来陡峭。但实际绘制时，由于连接点的方式，边沿会以斜线连接，因此我们可以通过在每个跳变点重复两个点（一个跳变前的值，一个跳变后的值）来模拟垂直边沿。 例如，在0.5时刻，方波从1跳变到-1，我们可以添加两个点(0.5, 1)和(0.5, -1)，这样就会在0.5处画一条垂直线。 具体实现： 假设我们生成一个频率为1Hz（周期为1秒），幅值为1，周期数为2的方波，采样间隔为0.001秒（即每个周期1000个点）。 生成方波数据的函数： 对于一个时间点t，计算其在当前周期内的相位（取小数部分）： phase = t - floor(t / T) * T (T为周期) 如果相位小于T/2，则为高电平，否则为低电平。 但是为了绘制垂直边沿，我们需要在跳变点（如0.5, 1.5等）添加两个点（跳变前和跳变后）。 然而，由于我们使用折线图，我们可以通过在一个采样点内放置两个不同y值的点（相同x）来制造垂直边沿。但注意，折线图默认会连接相邻点，所以这样会形成垂直线。 另一种方法是：我们生成数据点的时候，在跳变点前一个采样点我们取高电平，然后在跳变点同一个时间点取两个值（先高后低），然后下一个点取低电平。 例如，假设跳变发生在t0，那么： (t0 - dt, 高电平) -> (t0, 高电平) -> (t0, 低电平) -> (t0 + dt, 低电平) 这样在t0处就会有一条垂直线。 但是，由于我们的采样点足够密，也可以不这样做，因为斜线的斜率很大，看起来也接近垂直。不过为了精确显示，我们采用添加两个点的方法。 具体步骤： 1. 确定方波参数：频率f（周期T=1/f）、幅值A、周期数n、采样率（采样间隔dt）。 2. 生成时间序列：从0到n*T，步长为dt。 3. 对于每个时间点，计算当前时间t，并判断当前处于哪个周期以及在该周期内的位置（相位）。 4. 如果当前时间点正好在跳变点附近（比如跳变点前后），则添加两个点：跳变前电平和跳变后电平。 但是注意，我们不可能正好在跳变点（除非采样点正好在跳变点），因此我们可以通过计算跳变点位置，然后判断当前点是否接近跳变点（在dt范围内）？这样比较复杂。 另一种简单方法：我们先生成常规的方波点（不包含跳变点的重复点），然后遍历所有点，在跳变点（即相位从小于T/2变为大于等于T/2的点）处，我们在两个点之间插入两个点：前一个点的x（时间）和下一个点的x相同，但y值分别为A和-A（假设方波从A跳到-A）。注意，方波从A跳到-A是在T/2, 3T/2, ...处。 具体做法： 在生成点序列后，我们遍历这些点（从第二个点开始），检查前一个点的相位是否小于T/2而当前点的相位大于等于T/2（注意相位是周期内的时间位置，即t mod T）。如果是，则说明发生了从高电平到低电平的跳变。我们在当前点之前插入两个点： 第一个点：时间 = 当前点的时间（即跳变点），值 = A 第二个点：时间 = 当前点的时间，值 = -A 这样，在绘制时，从上一个点（高电平）到第一个点（跳变点的高电平）是水平线，然后从第一个点（高电平）到第二个点（低电平）是垂直线，然后从第二个点（低电平）到下一个点（低电平）是水平线。 注意：由于方波在两个周期之间也是跳变的，但两个周期之间的跳变（从低到高）发生在周期结束点（T, 2T,...）处，但我们的相位计算中，在T时刻，相位为0（因为mod T后为0），所以T时刻属于下一个周期的开始，为高电平。因此，在T-0.5T=T/2处跳变到低电平，然后一直到T时刻（低电平），然后T时刻立即跳变到高电平。所以我们在T时刻也需要插入两个点：前一个点（T时刻，低电平）和后一个点（T时刻，高电平）？但是注意，在T时刻，我们生成的点已经是高电平（因为相位0，小于T/2），所以我们需要在T时刻插入两个点：低电平和高电平。 因此，我们还需要检查从低电平到高电平的跳变：即前一个点的相位大于等于T/2（低电平），而当前点的相位小于T/2（高电平），并且注意当前点的时间对应的周期已经增加了一个周期（即跳变发生在周期结束点）。 所以，我们有两种跳变：周期内跳变（高到低）和周期边界跳变（低到高）。 我们可以在一个循环中同时处理这两种跳变。 但是，为了简化，我们可以先生成所有点（不插入跳变点），然后遍历这些点，当检测到相邻两个点的值发生跳变（即从A到-A或从-A到A）时，我们就在这两个点之间插入两个点：第一个点的时间取后一个点的时间，值为前一个点的值；第二个点的时间也是后一个点的时间，值为后一个点的值。这样就在跳变时间点（我们取后一个点的时间作为跳变时间）插入了一个垂直线段。 具体步骤： 1. 生成原始点序列：对于每个时间点t，计算相位phase = fmod(t, T)，如果phase < T/2，则y=A，否则y=-A。 2. 遍历这些点（从第二个点开始，索引1开始）： if (points[i-1].y() != points[i].y()) { // 在i-1和i之间插入两个点 double jumpTime = points[i].x(); // 跳变时间取后一个点的时间（因为前一个点的时间还是跳变前的时间，而跳变发生在它们之间，但我们没有精确的跳变时间，所以取后一个点的时间作为跳变时间） // 插入点1: (jumpTime, points[i-1].y()) // 插入点2: (jumpTime, points[i].y()) // 注意：插入后，序列变成：... points[i-1], 插入点1, 插入点2, points[i] ... // 然后我们跳过插入的点，继续检查下一个点（因为points[i]已经和插入点2比较过，相同，所以不会再次跳变） } 但是注意，由于我们插入的点的时间等于points[i].x()，那么points[i]这个点的时间也是jumpTime，所以实际上我们有两个点具有相同的时间（插入点2和points[i]）。这样在绘制时，从插入点1到插入点2是垂直线，从插入点2到points[i]是同一点（水平线，没有变化）。因此我们可以省略points[i]吗？不行，因为points[i]后面可能还有不同时间的点。 实际上，我们可以将points[i]的时间稍微往后移动一点吗？不行，这样会改变数据。所以我们可以这样：在插入两个点后，将points[i]从序列中移除？因为插入点2已经和points[i]的值相同，而且时间相同，所以points[i]就是多余的。因此，在插入两个点后，我们移除points[i]（即原始的第i个点），然后i指向下一个点（即i+1，但因为我们移除了一个点，所以后面的点索引会变，所以需要小心）。 或者，我们可以重新构建一个新的点序列，避免在遍历中修改原序列。 我建议采用新序列的方式： 新序列：先加入第一个点。 然后从i=1开始遍历原序列： 如果points[i-1]和points[i]的值不同，则： 在新序列中加入一个点：points[i-1].x()对应的点我们已经在之前加入，所以现在加入两个点： (points[i].x(), points[i-1].y()) (points[i].x(), points[i].y()) 注意：此时我们不加入原序列中的points[i]（因为已经用两个点表示了跳变，并且跳变后的值已经用第二个点表示，而下一个点会从points[i].x()开始，但points[i]这个点我们还没有加入，所以下一个点应该是原序列的points[i+1]？这样会漏掉一个点？） 否则，将points[i-1]加入新序列（注意：第一个点已经加入，所以这里我们考虑的是当前点i-1是否和i相同，如果相同，则i-1可以加入，但注意i-1可能已经加入过了？） 这个逻辑比较复杂，我们可以这样： 新序列：一开始为空。 遍历原序列的每个点（从0到n-1）： 将当前点加入新序列。 如果当前点不是最后一个点，且当前点的值和下一个点的值不同： 则在新序列中加入两个点：下一个点的时间，当前点的值；下一个点的时间，下一个点的值。 // 然后跳过下一个点？不行，因为下一个点我们还没有加入（但我们在循环中会处理下一个点，这样会导致重复处理跳变） 这样会导致在跳变处我们加入了两个点，然后又处理下一个点（即跳变后的点）时，又会加入该点，这样该点被加入了两次（一次作为跳变点的一部分，一次作为正常点）。 另一种方法：我们不在原序列上操作，而是生成一个序列，其中在跳变点处插入两个点，并且跳过原序列中跳变点后的那个点（因为我们已经用插入的点表示了跳变后的值，所以不需要原序列中的那个点）。这样会改变数据点的数量。 为了简单起见，我们采用折中的方法：不插入点，而是增加采样率，这样跳变边沿看起来就比较陡峭。因为我们的采样率很高，所以斜线也很陡，看起来接近垂直。这种方法实现简单，但不够精确。 考虑到性能，如果我们采样率很高，那么数据点会很多，绘制性能可能下降。因此，我们可以选择在跳变点处插入两个点的方法，这样可以用较少的数据点获得较好的垂直边沿效果。 这里我们采用第二种方法：在跳变点插入两个点，并构建新的序列。 具体步骤： 新序列：newSeries 将第一个点加入新序列：points[0] 从i=1到points.size()-1： 如果points[i-1].y() != points[i].y()，则 向新序列中加入两个点：QPointF(points[i].x(), points[i-1].y()) 和 QPointF(points[i].x(), points[i].y()) // 注意：此时我们跳过了原序列中的points[i]（因为我们已经用两个点表示了跳变，而跳变后的值就是points[i].y()，所以下一个点应该从points[i]之后开始） // 但是，我们还需要将points[i]加入吗？不加入，因为points[i]的时间点已经被我们加入了两个点，而且points[i]的值和第二个点的值相同，所以不需要。 // 然后我们继续处理下一个点（i+1）？但是这样会漏掉points[i]这个点吗？不会，因为points[i]这个点已经被我们跳过（它的作用就是触发跳变检测，并且我们用两个点替代了它）。 // 但是，注意points[i]这个点原本是序列中的一个点，我们跳过了它，那么下一个点应该从points[i+1]开始？这样会漏掉points[i]之后的数据？不对，因为points[i]这个点已经被我们用两个点替代，而这两个点已经包含了跳变后的值，所以points[i]这个点就不需要了。然后我们继续处理下一个点（即i+1，但此时i+1还没有处理，所以我们要将points[i]之后的下一个点（points[i+1]）与points[i]比较？但是points[i]已经被跳过，所以我们需要记录前一个点的值。 但是，这样会导致问题：我们跳过了原序列中的points[i]，那么下一个点的前一个点应该是我们插入的第二个点（跳变后的值）。然而，我们并没有将插入的第二个点作为前一个点记录下来。 因此，我们需要记录前一个点（即新序列的最后一个点）的值，用于下一次比较。但是，我们构建新序列的过程中，前一个点就是新序列的最后一个点。 修改：我们不用原序列的相邻点比较，而是用新序列的最后一个点和原序列的当前点比较。 具体步骤： 新序列newSeries 将原序列的第一个点加入新序列：newSeries.append(points[0]) 前一个点prev = points[0] 从i=1到points.size()-1： current = points[i] if (prev.y() != current.y()) { // 发生跳变 newSeries.append(QPointF(current.x(), prev.y())); // 跳变前电平 newSeries.append(QPointF(current.x(), current.y())); // 跳变后电平 } else { // 没有跳变，直接加入当前点 newSeries.append(current); } prev = newSeries.at(newSeries.count()-1); // 新序列的最后一个点作为下一次的前一个点 但是，这样会有一个问题：当发生跳变时，我们加入了两个点，那么下一次的前一个点就是跳变后的电平（第二个点）。然后下一个原序列点（i+1）与这个跳变后的点比较，如果值相同，则加入；不同，则再次插入跳变点。这样是合理的。 但是，注意：在跳变点处，我们加入的两个点的时间都是current.x()，而原序列的下一个点（i+1）的时间大于current.x()，所以不会相同。 因此，我们按照这个逻辑构建新序列。 但是，这种方法会在每个跳变点处插入两个点，从而增加数据量。不过跳变点不会太多（每个周期两次跳变），所以数据量增加不多。 另外，在跳变点处，我们插入的两个点的时间相同，这样在绘制时，这两个点会形成一条垂直线。 现在，我们开始编写代码。 注意：在生成原始点序列时，我们使用足够高的采样率（比如每个周期1000个点）来确保水平线是平的。 示例代码： 参数：频率f=1Hz，幅值A=1.0，周期数=2，采样间隔dt=0.001（即1ms） 生成原始点序列： 总时间 = 周期数 * T = 2 * 1 = 2秒 时间点：0, dt, 2*dt, ... , 2 然后使用上述方法构建新序列。 最后，将新序列的数据添加到QLineSeries中。 但是，由于方波在0时刻的跳变（从0到A）？实际上，在0时刻，相位为0（小于T/2），所以为高电平。而前一个点不存在，所以第一个点就是高电平。这样在0时刻没有跳变。在0.5时刻，跳变到低电平，然后1.0时刻跳变到高电平，1.5时刻跳变到低电平，2.0时刻结束（为低电平）。 因此，在0.5、1.0、1.5处会有跳变。 注意：在1.0时刻，跳变是从低电平（在0.5到1.0之间是低电平）跳变到高电平。所以我们需要在1.0时刻插入两个点：低电平和高电平。 按照我们的方法，在1.0时刻（即原序列中时间为1.0的点）时，前一个点（0.999秒）是低电平，而当前点（1.0）是高电平，所以会插入两个点：(1.0, 低)和(1.0, 高)。 然后下一个点（1.001）是高电平，与上一个点（1.0, 高）相同，所以直接加入。 这样，在1.0时刻，我们有一个从低到高的跳变垂直线。 现在，我们开始写代码。 由于数据量可能很大，我们使用QVector<QPointF>存储点。 步骤： 1. 生成原始点序列。 2. 构建新序列（插入跳变点）。 3. 将新序列添加到QLineSeries。 注意：如果数据量非常大，我们可以考虑在生成原始点序列的同时检测跳变并构建新序列，这样只需遍历一次。 我们采用遍历原始序列一次的方法，同时构建新序列。 代码示例： ```cpp // 方波参数 double frequency = 1.0; // 1Hz double amplitude = 1.0; int cycles = 2; // 2个周期 double T = 1.0 / frequency; // 周期 double dt = 0.001; // 采样间隔 double totalTime = cycles * T; // 总时间 // 生成原始点序列 QVector<QPointF> originalPoints; int pointCount = totalTime / dt + 1; // 点数 for (int i = 0; i < pointCount; ++i) { double t = i * dt; // 计算相位 [0, T) double phase = fmod(t, T); double value = (phase < T/2) ? amplitude : -amplitude; originalPoints.append(QPointF(t, value)); } // 构建新序列（插入跳变点） QVector<QPointF> newPoints; if (!originalPoints.isEmpty()) { newPoints.append(originalPoints.first()); // 第一个点 QPointF prev = originalPoints.first(); for (int i = 1; i < originalPoints.size(); ++i) { const QPointF& current = originalPoints[i]; // 如果值发生跳变 if (prev.y() != current.y()) { // 插入两个点：跳变时间取当前点的时间（即跳变发生的时间点） newPoints.append(QPointF(current.x(), prev.y())); // 跳变前电平 newPoints.append(QPointF(current.x(), current.y())); // 跳变后电平 // 更新prev为插入的最后一个点（即跳变后电平） prev = newPoints.last(); } else { // 没有跳变，直接加入当前点 newPoints.append(current); prev = current; } } } ``` 然后，我们使用newPoints来创建QLineSeries。 注意：这样处理后的数据量大约是原始数据量的1~3倍（因为每个周期有两次跳变，每次跳变增加两个点，而原始数据每个周期有1000个点，所以增加的点数比例很小）。 接下来，我们按照常规方法绘制图表。 完整代码示例（在一个Qt Widgets Application中）： 1. 创建Qt Widgets Application项目，.pro文件中添加：QT += charts 2. 在mainwindow.cpp中： ```cpp #include <QtCharts> #include <QVector> #include <cmath> // for fmod using namespace QtCharts; // 在MainWindow的构造函数中 MainWindow::MainWindow(QWidget *parent) : QMainWindow(parent) { // 生成方波数据（带跳变点插入） double frequency = 1.0; // 1Hz double amplitude = 1.0; int cycles = 2; // 2个周期 double T = 1.0 / frequency; // 周期 double dt = 0.001; // 采样间隔 double totalTime = cycles * T; // 总时间 QVector<QPointF> originalPoints; int pointCount = static_cast<int>(totalTime / dt) + 1; for (int i = 0; i < pointCount; ++i) { double t = i * dt; double phase = fmod(t, T); double value = (phase < T/2) ? amplitude : -amplitude; originalPoints.append(QPointF(t, value)); } QVector<QPointF> newPoints; if (!originalPoints.isEmpty()) { newPoints.append(originalPoints.first()); QPointF prev = originalPoints.first(); for (int i = 1; i < originalPoints.size(); ++i) { const QPointF& current = originalPoints[i]; if (prev.y() != current.y()) { newPoints.append(QPointF(current.x(), prev.y())); newPoints.append(QPointF(current.x(), current.y())); prev = newPoints.last(); // 更新prev为最后一个插入的点（跳变后的值） } else { newPoints.append(current); prev = current; } } } // 创建系列并添加数据 QLineSeries *series = new QLineSeries(); series->append(newPoints); // 创建图表 QChart *chart = new QChart(); chart->addSeries(series); chart->setTitle("方波时域图"); chart->legend()->hide(); // 坐标轴 QValueAxis *axisX = new QValueAxis; axisX->setTitleText("时间 (s)"); axisX->setRange(0, totalTime); // 时间范围 QValueAxis *axisY = new QValueAxis; axisY->setTitleText("幅值"); axisY->setRange(-amplitude*1.5, amplitude*1.5); chart->addAxis(axisX, Qt::AlignBottom); chart->addAxis(axisY, Qt::AlignLeft); series->attachAxis(axisX); series->attachAxis(axisY); // 创建视图 QChartView *chartView = new QChartView(chart); chartView->setRenderHint(QPainter::Antialiasing); setCentralWidget(chartView); resize(800, 600); } ``` 注意：如果数据量很大（比如总点数超过10万），我们可以考虑使用setUseOpenGL(true)来加速渲染，但要注意OpenGL渲染可能在某些系统上不支持，或者有绘制精度问题。 另外，如果不需要精确显示跳变边沿，也可以不插入跳变点，而直接使用原始点序列，这样数据量少，绘制更快。但是，这样在跳变处会显示为斜线。为了减少斜线的斜率，我们可以增加采样率（减小dt）。 以上方法实现了方波时域图的绘制，并通过插入跳变点的方法使得跳变边沿垂直。 相关问题： 1. 如何调整方波的占空比？ 2. 如何实时更新方波时域图（例如频率可调）？ 3. 如何将方波分解为傅里叶级数并在Qt中绘制合成波形？ 4. Qt Charts绘制大量数据点（如10万个点）时如何优化性能？ 5. 如何实现方波时域图的缩放和平移？</think>### Qt C++ 绘制方波时域图实现方法 在 Qt C++ 中绘制方波时域图的核心是生成方波数据点并利用 Qt Charts 进行可视化。以下是详细实现步骤： #### 1. **环境配置** ```qmake # 在 .pro 文件中添加 QT += charts ``` ```cpp #include <QtCharts> #include <cmath> // 用于数学计算 using namespace QtCharts; ``` #### 2. **方波数据生成** 方波是周期信号，在半个周期内为高电平，另半个周期为低电平： ```cpp // 方波参数 double amplitude = 1.0; // 幅值 double frequency = 2.0; // 频率 (Hz) double duration = 2.0; // 持续时间 (秒) double sampleRate = 1000; // 采样率 (Hz) // 生成方波数据点 QVector<QPointF> points; int totalSamples = duration * sampleRate; // 总采样点数 for (int i = 0; i <= totalSamples; ++i) { double t = i / sampleRate; // 时间 (秒) double phase = std::fmod(t, 1.0/frequency); // 当前周期内的相位 // 方波计算：前半个周期高电平，后半个周期低电平 double value = (phase < 0.5/frequency) ? amplitude : -amplitude; points.append(QPointF(t, value)); } ``` #### 3. **跳变点处理（优化边沿）** 为在跳变点生成垂直边沿，需在电平跳变处插入重复点： ```cpp QVector<QPointF> optimizedPoints; if (!points.isEmpty()) { optimizedPoints.append(points.first()); for (int i = 1; i < points.size(); ++i) { // 检测电平跳变 if (points[i-1].y() != points[i].y()) { // 插入跳变点：先保持前值，再跳变到新值 optimizedPoints.append(QPointF(points[i].x(), points[i-1].y())); optimizedPoints.append(QPointF(points[i].x(), points[i].y())); } optimizedPoints.append(points[i]); } } ``` #### 4. **创建图表并显示** ```cpp // 创建线系列 QLineSeries *series = new QLineSeries(); series->append(optimizedPoints); // 使用优化后的数据 // 创建图表 QChart *chart = new QChart(); chart->addSeries(series); chart->setTitle("方波时域图 (频率: " + QString::number(frequency) + "Hz)"); chart->legend()->hide(); // 设置坐标轴 QValueAxis *axisX = new QValueAxis; axisX->setTitleText("时间 (s)"); axisX->setRange(0, duration); // 时间范围 QValueAxis *axisY = new QValueAxis; axisY->setTitleText("幅值"); axisY->setRange(-amplitude*1.2, amplitude*1.2); // 扩展Y轴范围 chart->addAxis(axisX, Qt::AlignBottom); chart->addAxis(axisY, Qt::AlignLeft); series->attachAxis(axisX); series->attachAxis(axisY); // 显示图表 QChartView *chartView = new QChartView(chart); chartView->setRenderHint(QPainter::Antialiasing); // 抗锯齿 // 添加到主窗口 QMainWindow window; window.setCentralWidget(chartView); window.resize(800, 600); window.show(); ``` #### 5. **关键特性说明 1. **跳变点优化**：通过插入相同时间不同幅值的点，实现垂直边沿效果 2. **参数可配置**： - `frequency` 控制方波周期数 - `amplitude` 控制波形幅度 - `duration` 控制显示时间范围 3. **性能优化**： ```cpp series->setUseOpenGL(true); // 启用GPU加速（大数据量时） ``` #### 6. **扩展应用：占空比调整** 通过修改相位判断条件实现不同占空比： ```cpp double dutyCycle = 0.3; // 占空比 30% double period = 1.0/frequency; double value = (phase < dutyCycle * period) ? amplitude : -amplitude; ``` > **数学原理**：方波可分解为傅里叶级数 $$ f(t) = \frac{4}{\pi} \sum_{n=1,3,5...}^{\infty} \frac{1}{n} \sin(2\pi n ft) $$ 该级数收敛于方波信号[^1]。
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