hdu1405 The Last Practice

基于FFT的轴承故障诊断 - MATLAB代码和详细解释 最后,我们可以根据异常特征的位置和特征分析来确定轴承故障的类型。最后,我们可以根据异常特征的位置和特征分析来确定轴承故障的类型。因此,通过分析频谱图,我们可以识别轴承故障的特征。因此,通过分析频谱图,我们可以识别轴承故障的特征。我们可以选择适当的阈值,并在频谱图上标记异常特征。通过这种基于FFT的轴承故障诊断方法,我们可以快速、准确地检测和诊断轴承故障。接下来,我们将应用FFT来获取振动信号的频谱信息,频谱显示了信号在不同频率上的能量分布。通过将异常特征标记在频谱图上,我们可以直观地识别轴承故障的存在。 阅读详情

/*

水题,输出有点坑,输出的最后是有一个空格的

*/

#include<iostream>
#include<cmath>
#define Max 65535
using namespace std;
int pr[Max/2+5], dp[Max+1];

void ss()
{
	memset(dp, 0, sizeof(dp));
	int i, j;
	for( i=2; i <= Max/2 ; i++ )
	{
		for( j=i+i; j <= Max; j+=i )
			dp[j] = 1;
	}
	for( i=2, j=0; i <= Max; i++)
	{
		if(dp[i] == 0)
			pr[j++] = i;
	}
}


int main()
{
	int n, T=1;
	ss();
	bool p = false;
	while(scanf("%d", &n) != EOF && n >= 0)
	{
		if(p)
			printf("\n");
		p =true;
		printf("Case %d.\n", T++);
		int i=0, m=0;
		bool pp = false;
		while(1)
		{
			if(n%pr[i] == 0)
				m++, n /= pr[i];
			else
			{
				if(m)
				{
					//if(pp)
					//	printf(" ");
					//pp = true;
					printf("%d %d ", pr[i], m);
				}
				i++;
				m=0;
				if(n/pr[i] == 0)
					break;
			}
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


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/* 中文题目 最后的练习 中文翻译-大意 举例说明60%2==0;60/2==30;30%2==0;30/2==15;15%2!=0;15%3==0;15/3==5;5%3!=0;5%5==0;根据例子可以看出60的质子含有2^2, 3^1, 5^1,按样例输出2【】2【】3【】1【】5【】1【】。 解题思路:先打一个素数表,在直接求解就可以了 难点详解:输出格式坑人啊 关键点:输出格

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