【POJ2196】Specialized Four-Digit Numbers(暴力打表)

一道水题,只要会复制粘贴就好!

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <numeric>
 5 #include <cstdio>
 6 #include <algorithm>
 7 #include <cctype>
 8 #include <cmath>
 9 #include <climits>
10 #include <vector>
11 
12 #define PI acos(-1)
13 using namespace std;
14 
15 int Judge_Ten (int i) {
16     int res = 0;
17     while (i) {
18         res += i % 10;
19         i /= 10;
20     }
21     return res;
22 }
23 
24 int Judge_Hex (int i) {
25     int res = 0;
26     while (i) {
27         res += i % 16;
28         i /= 16;
29     }
30     return res;
31 }
32 
33 int Judge_Twe (int i) {
34     int res = 0;
35     while (i) {
36         res += i % 12;
37         i /= 12;
38     }
39     return res;
40 }
41 
42 bool Judge (int i) {
43     if (Judge_Hex(i) == Judge_Twe(i) && Judge_Ten(i) == Judge_Twe(i)) {
44         return true;
45     }
46     return false;
47 }
48 
49 int main () {
50     //cout << Judge_Ten (2992) << endl;
51     //cout << Judge_Twe (2992) << endl;
52     //cout << Judge_Hex (2992) << endl;
53     //freopen ("out.txt", "w", stdout);
54     for (int i = 2992; i < 10000; ++ i) {
55         if (Judge (i)) {
56             cout << i << endl;
57         } else {
58             continue;
59         }
60     }
61     return 0;
62 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3980196.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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