2021-04-18

普转题比赛。

T1

读完题,觉得这是一个扫描线,但扫描线还没写过,自然是不会。所以就只能写暴力了,但写的暴力真的是太暴力了,甚至是数组都会直接爆空间,当时直接无脑写,没有再深入思考,当时没有思考输入的方式对答案的影响,真的是思想懒惰的结果。

T2

看到这道题先看了下数据范围,是捆绑测试,看到第二组数据,就想写这个暴力,因为有特殊限制,就想着写,求一下前缀和,再加以判断几种情况,在写的时候,也想到了其中所含的一个查找可能会严重超时,但还是继续写了下去,结果确实是目不忍视的,直接T掉,当时也没有思考一下第一组的暴力,所以就,没有再动动脑子,写下去。

T3

这题,看完题,它就直接被排到最后写,所以就在考试时并没有思考。

T4

这道题是在最后才看到,是个dp,但认真读完题就要结束了,想直接写dfs的暴力,真的是没有手速,也没有时间,最后也没有调出来。

这次的考试,首先是思考的懒惰,有一些是因为昨天睡得有点太晚了,很难集中注意。在面对捆绑测试时,总是不敢放开去写暴力,担心会写了也没办法拿分,所以,总是停留在思考的层面,并没有去代码的实践,而对于暴力,也要进行思考的结果,不是无脑的写,是在多种想法中的最优,在不断更改错误,不断的剪枝的过程,在没有深入思考就写的代码,要不就是时间复杂度特别高,要不就是查错,调错半天,在动手写前,要思考每一步,能否实践,因为一但开始,代码的骨架就定好了,不易改动。

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
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