little problem

看到google二题, 依稀有印象, 比较迷糊, 记录一下

 

1 从一个输出流中等概率获取k个数据; 流中总共有多少数据不知。

-------------------------

a) 流中的前k个数据均获取

b) 流中第n(n>k)个数据以 1/n的概率替换掉第1个数据, 以1/(n-1)的概率替换掉第2个数据, 以1/(n-2)的概率替换掉第3个数据,over

 

解释: 当n=k+1时。

最终第一个数据被替换的概率就是1/n=======================最终落到结果中的概率为k/(k+1)

第二个数据被替换的概率就是 (1 - 1/n) * 1/(n-1) = 1/n===========最终落到结果中的概率为k/(k+1)

第三个数据被替换的概率就是(1-1/n-1/n)*1/(n-2)=1/n===========最终落到结果中的概率为k/(k+1)

..

 

因此最终这n个数据, 最终每个被获取到最终结果中的概率都是k/(k+1)

 

当n=k+2, k+3是仍然可以以上述方式计算得到每个数据最终被选中的概率都是k/n

---------

这个题最初是在 编程珠玑 上看到的; 上述解法也是该书的答案提示

 

 

 

 

 

2 数组a[1:n], 数组b[1:n], 希望b[i] = a[1]*a[2]*...*a[n]/a[i]。 不允许做除法

-------------------------------

head[0] = 1

head[1] = a[1];

for(i = 2; i < n; i++)

    head[i] = head[i-1]*a[i ]

 

tail[n+1] = 1;

tail[n] = a[n];

for(i=n-1; i>=1; i--)

    tail[i] = tail[i+1] * a[i];

 

for(i=1; i<=n; i++)

    b[i] = head[i-1] * tail[i+1]

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值