学习笔记_for循环语句

* P71 for循环语句 2020-03-15 13:45:28
 * 有一组数,1、1、2、3、5、8、13、21、34.....,请用for循环算出这组数的第n个数是多少?
 * 提示:从此数组可以看出规律,前两个数字的和=就是第三个数.

/* P71 for循环语句 2020-03-15 13:45:28
 * 有一组数,1、1、2、3、5、8、13、21、34.....,请用for循环算出这组数的第n个数是多少?
 * 提示:从此数组可以看出规律,前两个数字的和=就是第三个数.
 
public class Ccc_Arithmetic {
	public static void main(String[] args) {
		int sum1 = 1;
		int sum2 = 1;
		int i;
		//		int sum3 = sum1 + sum2;
		for (i = 1; sum <= 100; i++) {
			int sum3 = sum1 + sum2;
		}
	}
}


* ★★★★★此题不会★★★★★
*/
import java.util.Scanner;

public class Ccc_Arithmetic {
	public static void main(String[] args) {
		int num1 = 1;						// 定义3个变量,num1用来记录,temp(临时的)
		int num2 = 1;
		int temp;
		Scanner sc = new Scanner(System.in);// 创建扫描器对象,用于输入
		System.out.print("请输入要查看第n个数中的n值:");
		int num = sc.nextInt();				// 记录用户输入的数字
		for (int i = 2; i < num; i++) {
			num1 = num1 + num2;				// 后一个数字是前两个数字之和
											// 交换num1和num2的值
			temp = num1;
			num1 = num2;
			num2 = temp;
		}
		System.out.println("第" + num + "个数为" + num2);// 输出指定位数上的数据
		sc.close();
	}
}

 

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是一种强大的值计算和科学计算工具,拥有丰富的函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或利用信号处理工具箱中的相关函。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函,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(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;其次,利用自定义的frft函对LFM信号进行分阶傅里叶变换;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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