广度优先搜索

import java.util.LinkedList;
//邻接矩阵表示图  广度优先搜索
public class BFS {
 public static void main(String  [] args)
 {
  int n = 5;
  int [][] matrix = 
    {
     {0, 1, 1, 0,0},
     {1, 0, 0, 0,1},
     {1, 0, 0, 1,0},
     {0, 0, 1, 0,0}, 
     {0, 1, 0, 0,0},
    };
  
  boolean [] visited = new boolean [n];
  for (int i = 0; i < n ; i ++)
   visited [i] = false;
  
  BFS bfs = new BFS();
  for (int i = 0; i < n; i ++)
  {
   if (!visited [i])//如果没有被访问
   {
    bfs.BfsTrack(matrix, visited, n, i);
   }
  }
 }
 
 private void BfsTrack(int [][] matrix, boolean [] visited, int n, int i)
 {
  LinkedList<Integer> queue = new LinkedList<Integer>();
  queue.add(i);
  visited[i] = true;
  System.out.print(" " + (i+1) + " ");
  while(queue.size()!=0)//队列中还有数据
  {
   int k = queue.pollFirst();//取出队首数据
   for (int j = 0; j < n; j ++)
   {
    if (matrix[k][j] != 0 && !visited[j])//访问与当前节点相邻的节点
    {
     queue.add(j);//把相邻节点入队
     visited[j] = true;//标记为已访问节点
     System.out.print(" " + (j+1) + " ");
    }
   }
  }  
  //System.out.println(""); 
 }  
}


 

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。
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