解题报告_18.5.26_POJ_1039_0

本文介绍了一种用于计算光线穿过管道时最远可见点位置的算法。该算法利用了叉积运算来判断光线与管道壁是否相交,并通过精确的交点计算确定光线的最大穿透距离。此外,还详细解释了如何通过枚举上、下折点来寻找能够完全贯穿管道的光线。

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6648585

#include<iostream>  
#include<cmath>  
#include<iomanip>  
using namespace std;  
  
const double precision=1e-3;   //精度限制  
const double inf=99999.0;   //正无穷,注意下面使用的是负无穷  
  
typedef class Node    //折点坐标  
{  
public:  
    double x;  
    double y;  
}point;  
  
int max(int a,int b)  
{  
    return a>b?a:b;  
}  
  
/*把浮点p的值转化为0,1或-1  (精度讨论)*/  
  
int dblcmp(double p)  
{  
    if(fabs(p)<precision)    // fabs()  浮点数的绝对值  
        return 0;       //只要是在0的邻域,就认为是0  
  
    return p>0?1:-1;  
}  
  
/*叉积运算*/  
  
double det(double x1,double y1,double x2,double y2)  
{  
    return x1*y2-x2*y1;  
}  
  
/*计算P点在AB的左侧还是右侧(AC与AB的螺旋关系)*/  
  
double cross(point A,point B,point P)  
{  
    return det(B.x-A.x , B.y-A.y , P.x-A.x , P.y-A.y);  
}  
  
/*判断直线AB、CD是否相交*/  
  
bool check(point A,point B,point C,point D)  
{  
    return (dblcmp(cross(A,B,C)) * dblcmp(cross(A,B,D)) <= 0);  
    //这里对黑书P353所述模板的相交约束条件做了修改  
    //目的是允许 入射光线L 与 折点处垂线 不规范相交(即垂线的端点可以落在L上 或者 允许延长线相交)  
}  
  
/*计算直线AB、CD的交点横坐标*/  
//本题这里传参是有讲究的,AB是代表光线L与管道的交点,CD是代表上管壁或者下管壁的端点  
//之所以这样做,是因为AB与CD实质上是不相交的,是AB的延长线与CD相交  
//按照上述传参顺序,根据修改后的模板,那么仅仅判断C、D是否在AB的两侧,就能计算 AB延长线与CD的交点  
//倘若传参顺序错了,就会判断A、B是否在CD的两侧,但是AB一定是在CD同侧的,也就不能求交点了  
  
double intersection(point A,point B,point C,point D)  
{  
    double area1=cross(A,B,C);  
    double area2=cross(A,B,D);  
    int c=dblcmp(area1);  
    int d=dblcmp(area2);  
  
    if(c*d<0) //CD在AB的两侧,规范相交  
        return (area2*C.x - area1*D.x)/(area2-area1);  //黑书P357交点计算公式  
  
    if(c*d==0)   //CD的其中一个端点在AB上,不规范相交  
        if(c==0)  
            return C.x;//C在AB上,返回AB与CD非规范相交时的交点C的横坐标  
        else  
            return D.x;//D在AB上,返回AB与CD非规范相交时的交点D的横坐标  
  
    return -inf;  //CD在AB同侧,无交点,返回 负无穷  
}  
  
int main(int i,int j,int k)  
{  
    int n;    //折点数  
    while(cin>>n)  
    {  
        if(!n)  
            break;  
  
        point* up=new point[n+1];         //上折点  
        point* down=new point[n+1];       //下折点  
  
        double max_x=-inf;  //最大可见度(管中最远可见点的横坐标)  
        /*Input*/  
  
        for(i=1;i<=n;i++)  
        {  
            cin>>up[i].x>>up[i].y;  
            down[i].x=up[i].x;  
            down[i].y=up[i].y-1;  
        }  
  
        bool flag=false;  //标记当前光线L(直线up[i]->down[j])能否贯通全管  
        for(i=1;i<=n;i++) //枚举所有通过一个上折点、一个下折点的直线  
        {  
            for(j=1;j<=n;j++)  
                if(i!=j)  
                {  
                    for(k=1;k<=n;k++)     //直线L最大延伸到第k-1节管子  
                        if(!check(up[i],down[j],up[k],down[k]))   //up[k]->down[k]为折点处垂直x轴的直线  
                            break;  
  
                    if(k>n)  
                    {  
                        flag=true;  
                        break;  
                    }  
                    else if(k>max(i,j))  //由于不清楚L究竟是与第k-1节管子的上管壁还是下管壁相交,因此都计算交点,取最优  
                    {                   //举例:若实际L是与上管壁相交,当计算下管壁时,得到的是第k-1个下折点,并不会是最优  
                                        //反之亦同理   
                        double temp=intersection(up[i],down[j],up[k],up[k-1]);  
                        if(max_x < temp)  //L与第k-1节管子的上管壁相交  
                            max_x=temp;  
  
                        temp=intersection(up[i],down[j],down[k],down[k-1]);  
                        if(max_x < temp)  //L与第k-1节管子的上管壁相交  
                            max_x=temp;  
                    }  
                }  
  
            if(flag)  
                break;  
        }  
  
        if(flag)  
            cout<<"Through all the pipe."<<endl;  
        else  
            cout<<fixed<<setprecision(2)<<max_x<<endl;  
  
        /*Relax Room*/  
  
        delete up,down;  
    }  
    return 0;  
}  

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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