【POJ2242】The Circumference of the Circle(初等几何)

已知三点坐标,算圆面积。

使用初等几何知识,根据海伦公式s = sqrt(p(p - a)(p - b)(p - c)) 和 外接圆直径 d = a * b * c / (2s) 来直接计算。

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <cstdio>
 5 #include <numeric>
 6 #include <cctype>
 7 #include <cmath>
 8 #include <algorithm>
 9 
10 #define PI acos(-1)
11 using namespace std;
12 
13 double calc_dis (double x1, double y1, double x2, double y2) {
14     return sqrt ((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2));
15 }
16 
17 int main () {
18     ios :: sync_with_stdio(false);
19     double x[3], y[3];
20     while (cin >> x[0] >> y[0]) {
21         for (int i = 1; i < 3; ++ i) {
22             cin >> x[i] >> y[i];
23         }
24         double a, b, c;
25         a = calc_dis (x[0], y[0], x[1], y[1]);
26         b = calc_dis (x[0], y[0], x[2], y[2]);
27         c = calc_dis (x[2], y[2], x[1], y[1]);
28         //cout << a << " " << b << " " << c << endl;
29         double p = (a + b + c) / 2;
30         double s = sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c));
31         //cout << "s : " << s << endl;
32         double d = a * b * c / (2 * s);
33         printf ("%.2f\n", PI * d);
34     }
35     return 0;
36 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3983650.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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