【POJ2136】Vertical Histogram(简单模拟)

比较简单,按照样例模拟就好!~

 

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstdlib>
 3 #include <cstdio>
 4 #include <cstring>
 5 #include <cctype>
 6 #include <cmath>
 7 #include <algorithm>
 8 #include <numeric>
 9 #include <vector>
10 #include <map>
11 using namespace std;
12 
13 int let[26];
14 
15 int main () {
16     string text = "", in;
17     for (int i = 0 ; i < 4; ++ i) {
18         getline(cin, in);
19         text += in;
20     }
21     //cout << text << endl;
22     memset (let, 0, sizeof (let));
23     int Max = 0;
24     for (int i = 0; i < text.size(); ++ i) {
25         if (isalpha(text[i])) {
26             let[text[i] - 'A'] ++;
27             Max = max (Max, let[text[i] - 'A']);
28         }
29     }
30     /*
31     for (int i = 0 ; i< 26; ++i) {
32         cout << (char)('A' + i) << ": " << let[i] << endl;
33     }
34     */
35     //cout << Max << endl;
36     for (int i = 1; i <= Max; ++ i) {
37         string text_line = "";
38         for (int j = 0 ; j < 26; ++ j) {
39             if (i > Max - let[j]) {
40                 text_line += "*";
41             } else {
42                 text_line += " ";
43             }
44             if (j != 25) text_line += " ";
45         }
46         cout << text_line << endl;
47     }
48     puts("A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z");
49     return 0;
50 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3983649.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
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