根据除以3的结果调整数组

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转载最新推荐文章于 2026-05-18 00:09:47 发布 567 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

FFT结果为何要除以N？从原理到实践的频谱幅值校正指南在数字信号处理中，频谱分析是理解信号频率成分的核心技术。其基本原理是通过傅里叶变换将时域信号映射到频域，从而揭示信号的频率、幅值和相位信息。离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法FFT是实现这一过程的关键工具，它们将连续积分离散化为求和运算。然而，直接从FFT输出获取的幅值往往与物理真实值存在偏差，这源于离散化过程中采样间隔的隐含省略以及时域加窗带来的信号能量放大效应。为了获得准确的物理幅值，必须对FFT结果进行归一化处理，最常见的操作就是“除以采样点数N”。这一校正步骤对于确保频谱分析结果的可信度至关重要，阅读详情

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    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int[] arr = {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
        adjustArr(arr);
}
    //数组，所有3的倍数在最左边,所有除3余1的数在中间,所有除3余2的放 最右边
    public static void adjustArr(int[] arr){
        if(arr==null||arr.length==0) {
            System.out.println("WRONG INPUT");
            return;
        }
        int[] res = new int[arr.length];
        int j = 0;
        for(int i =0;i<arr.length;i++){
            if(arr[i]%3 == 0){
                res[j++] = arr[i];
            }
        }
        for(int i =0;i<arr.length;i++){
            if(arr[i]%3 == 1){
                res[j++] = arr[i];
            }
        }
        for(int i =0;i<arr.length;i++){
            if(arr[i]%3 == 2){
                res[j++] = arr[i];
            }
        }
        arr = res;
        System.out.println(Arrays.toString(arr));   
    }