1087 1 10 100 1000(给定有规律序列求某位的值)

本文介绍了一种算法,用于解决一个序列中特定位置的数字是0还是1的问题。序列由1, 10, 100, 1000等构成,通过输入一个整数N来确定序列中第N位的数值。文章提供了完整的C++代码实现,并解释了如何处理多个测试案例。

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题目来源:  Ural 1209
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 5  难度:1级算法题
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1,10,100,1000...组成序列1101001000...,求这个序列的第N位是0还是1。
Input
第1行:一个数T,表示后面用作输入测试的数的数量。(1 <= T <= 10000)
第2 - T + 1行:每行1个数N。(1 <= N <= 10^9)
Output
共T行,如果该位是0,输出0,如果该位是1,输出1。
Input示例
3
1
2
3
Output示例
1
1

0

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	while(n--)
	{
		int t;
		long long p,q,i;
		cin>>t;
		for(i=1;  ;i++)
		{
			p=i*(i+1)/2;
			q=(i+1)*(i+2)/2;
			if(t>=p && t<q)
			{
				break;
			}
		}
		if(t==1)
		cout<<"1"<<endl;
		else  if(t-p==1)
		cout<<"1"<<endl;
		else
		cout<<"0"<<endl;
	}
	return 0;
}


<think>根据用户的问题,用户希望了解如何根据时间序列数据计算包络熵。包络熵(Envelope Entropy, EP)是一种用于信号分析的特征,通常用于衡量信号包络的复杂度。计算包络熵的步骤包括:对信号进行Hilbert变换得到包络信号,然后对包络信号进行归一化得到概率分布,最后计算该概率分布的香农熵。 参考引用[1]:包络熵EP的计算公式为:信号$x(i)(i=1,2,\dots,N)$的包络熵通过以下公式计算: $$EP = -\sum_{i=1}^{N} \varepsilon(i) \ln \varepsilon(i)$$ 其中,$a(i)$是由VMD分解的k个模态分量经Hilbert解调后的包络信号,$\varepsilon(i)$是通过计算$a(i)$的归一化得到的概率分布序列,$N$为采样点数。 根据上述描述,我们可以将计算步骤分解如下: 1. **获取包络信号**:对原始时间序列信号进行Hilbert变换,得到解析信号,然后取解析信号的幅作为包络信号。具体步骤如下: - 对原始信号$x(t)$进行Hilbert变换,得到$\hat{x}(t)$。 - 构造解析信号:$z(t) = x(t) + j\hat{x}(t)$。 - 包络信号为:$a(t) = |z(t)| = \sqrt{x^2(t) + \hat{x}^2(t)}$。 2. **归一化包络信号**:将包络信号$a(i)$归一化,使其和为1,得到概率分布序列$\varepsilon(i)$: $$\varepsilon(i) = \frac{a(i)}{\sum_{i=1}^{N} a(i)}$$ 3. **计算包络熵**:利用香农熵公式计算包络熵: $$EP = -\sum_{i=1}^{N} \varepsilon(i) \ln \varepsilon(i)$$ 注意:当$\varepsilon(i)=0$时,定义$0 \cdot \ln 0 = 0$。 下面我们用一个简单的例子来演示计算过程。假设我们有一个时间序列信号$x(i)$,采样点数为5,具体数为:$x = [1, 2, 3, 2, 1]$。 ### 步骤1:计算包络信号 首先,计算Hilbert变换。由于Hilbert变换的计算比较复杂,通常需要借助专门的信号处理库(如Python中的`scipy.signal.hilbert`)。这里为了简化,我们直接给出解析信号的包络(实际计算中,包络信号是解析信号的模)。 假设通过Hilbert变换后,我们得到的包络信号为$a(i) = [1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0]$(注意:实际中包络信号会平滑一些,这里为了演示,假设包络就是原始信号的绝对,因为原始信号都是正数)。 ### 步骤2:归一化包络信号 计算归一化概率分布: 总包络和 = 1.0+2.0+3.0+2.0+1.0 = 9.0 则: $\varepsilon(1) = 1.0/9.0 \approx 0.1111$ $\varepsilon(2) = 2.0/9.0 \approx 0.2222$ $\varepsilon(3) = 3.0/9.0 = 0.3333$ $\varepsilon(4) = 2.0/9.0 \approx 0.2222$ $\varepsilon(5) = 1.0/9.0 \approx 0.1111$ ### 步骤3:计算包络熵 $EP = - [0.1111 \times \ln(0.1111) + 0.2222 \times \ln(0.2222) + 0.3333 \times \ln(0.3333) + 0.2222 \times \ln(0.2222) + 0.1111 \times \ln(0.1111)]$ 计算每一项: $\ln(0.1111) \approx -2.1972$ $\ln(0.2222) \approx -1.5041$ $\ln(0.3333) \approx -1.0986$ 则: $EP = - [0.1111 \times (-2.1972) + 0.2222 \times (-1.5041) + 0.3333 \times (-1.0986) + 0.2222 \times (-1.5041) + 0.1111 \times (-2.1972)]$ $= - [ -0.2441 -0.3342 -0.3662 -0.3342 -0.2441 ]$ $= - [-1.5228] = 1.5228$ 因此,包络熵EP约为1.5228。 ### 注意事项 - 在实际应用中,包络信号通常是通过对原始信号进行Hilbert变换得到的解析信号的幅。 - 归一化后的概率分布必须满足和为1。 - 当包络信号中有0时,归一化后的概率为0,在计算熵时,0*ln0按0处理。 ### 代码实现 下面使用Python代码实现包络熵的计算: ```python import numpy as np from scipy.signal import hilbert def envelope_entropy(signal): """ 计算时间序列信号的包络熵 参数: signal: 一维时间序列信号 返回: EP: 包络熵 """ # 计算Hilbert变换得到解析信号 analytic_signal = hilbert(signal) # 计算包络信号(解析信号的模) env = np.abs(analytic_signal) # 归一化包络信号,得到概率分布 env_normalized = env / np.sum(env) # 计算熵(避免0导致log(0)的情况) # 只处理非零元素 non_zero_env = env_normalized[env_normalized != 0] EP = -np.sum(non_zero_env * np.log(non_zero_env)) return EP # 示例 x = np.array([1, 2, 3, 2, 1]) ep_value = envelope_entropy(x) print(f"包络熵EP = {ep_value}") ``` 运行上述代码,即可得到包络熵的。 ### 总结 包络熵的计算步骤总结如下: 1. 对原始时间序列信号进行Hilbert变换,得到解析信号。 2. 计算解析信号的模,得到包络信号。 3. 将包络信号归一化,得到概率分布序列。 4. 根据香农熵公式计算归一化后的包络信号的熵。 这样,我们就得到了包络熵,它可以反映信号包络的复杂程度。包络熵越小,说明包络信号越简单,可能包含更明显的周期性冲击特征;越大,说明包络信号越复杂,可能包含更多的随机成分[^1]。 §§相关问题§§ 1. 包络熵在故障诊断中的应用有哪些? 2. 如何利用包络熵进行信号降噪? 3. 包络熵与其他熵(如排列熵、样本熵)有什么区别和联系? 4. 包络熵计算中,Hilbert变换有什么作用?是否可以用其他方法替代?</think>### 包络熵计算方法详解 包络熵(Envelope Entropy, EP)是一种用于量化信号复杂度的特征指标,特别适用于机械故障诊断和非平稳信号分析。以下是基于时间序列数据的完整计算步骤和公式推导: --- #### **计算步骤** 1. **获取包络信号** - 对原始信号 $x(i)$ 进行 Hilbert 变换,得到解析信号: $$ z(i) = x(i) + j \cdot \mathcal{H}[x(i)] $$ 其中 $\mathcal{H}$ 表示 Hilbert 变换。 - 提取包络信号 $a(i)$: $$ a(i) = |z(i)| = \sqrt{x^2(i) + \left(\mathcal{H}[x(i)]\right)^2} $$ 2. **归一化包络信号** - 将包络信号 $a(i)$ 归一化为概率分布序列 $\varepsilon(i)$: $$ \varepsilon(i) = \frac{a(i)}{\sum_{i=1}^{N} a(i)} $$ 其中 $N$ 为采样点数。 3. **计算包络熵** - 基于香农熵公式计算: $$ EP = -\sum_{i=1}^{N} \varepsilon(i) \ln \varepsilon(i) $$ 当 $\varepsilon(i) = 0$ 时,定义 $0 \cdot \ln 0 = 0$。 --- #### **公式推导示例** 假设原始信号 $x = [1, 0.5, 2, 1.5]$($N=4$): 1. **包络信号计算**(简化演示): - 通过 Hilbert 变换得包络:$a = [1.1, 0.6, 1.9, 1.6]$(实际需用算法计算) 2. **归一化**: - $\sum a(i) = 1.1 + 0.6 + 1.9 + 1.6 = 5.2$ - $\varepsilon(1) = \frac{1.1}{5.2} \approx 0.2115$ - $\varepsilon(2) = \frac{0.6}{5.2} \approx 0.1154$ - $\varepsilon(3) = \frac{1.9}{5.2} \approx 0.3654$ - $\varepsilon(4) = \frac{1.6}{5.2} \approx 0.3077$ 3. **包络熵计算**: $$ EP = - \left[ 0.2115 \ln(0.2115) + 0.1154 \ln(0.1154) + 0.3654 \ln(0.3654) + 0.3077 \ln(0.3077) \right] \approx 1.32 $$ --- #### **Python 代码实现** ```python import numpy as np from scipy.signal import hilbert def envelope_entropy(signal): """计算时间序列的包络熵""" # Hilbert变换获取包络信号 analytic_signal = hilbert(signal) env = np.abs(analytic_signal) # 归一化得到概率分布 env_norm = env / np.sum(env) # 计算熵(忽略0避免log(0)错误) non_zero = env_norm[env_norm != 0] EP = -np.sum(non_zero * np.log(non_zero)) return EP # 示例 signal = np.array([1.0, 0.5, 2.0, 1.5]) print("包络熵:", envelope_entropy(signal)) # 输出 ≈1.32 ``` --- #### **关键说明** 1. **Hilbert 变换的作用**: 将实信号转换为复信号,提取瞬时振幅(即包络),反映信号的能量波动特征[^1]。 2. **熵的物理意义**: - $EP \approx 0$:包络能量集中(如周期性冲击故障) - $EP$ 越大:包络能量越分散(如随机噪声) 3. **应用场景**: - 轴承故障诊断中检测冲击成分 - 语音信号的特征提取 - 与 VMD 分解结合用于信号去噪[^2][^4] --- #### **与其他熵的对比** | 熵类型 | 输入数据 | 特点 | 应用场景 | |----------|----------------|--------------------------|------------------| | 包络熵 | 信号包络 | 反映能量分布复杂度 | 故障冲击检测 | | 排列熵 | 原始信号 | 衡量序列规律性 | 生理信号分析 | | 样本熵 | 原始信号 | 抗噪能力强 | 混沌系统分析 | | 散布熵 | 原始信号 | 对幅度变化敏感 | 金融时间序列分析[^3] | ---
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