观察得出

本文详细介绍了如何在程序中通过函数实现两个整数变量值的交换,并阐述了运行过程及结果。包括代码实现、内存管理原理、函数作用范围等关键点的解释。
/*     
* 程序的版权和版本声明部分     
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生     
* All rightsreserved.     
* 文件名称: array.cpp                                
* 作    者: 徐汉玉                                
* 完成日期: 2012 年11  月28日     
* 版本号: v1.0           
*      
* 输入描述:无     
* 问题描述:   
*/         
    
#include <iostream>    
using namespace std;    
void jiaohuan(int x, int y);  
int main(void)  
{  
    int  a,b;  
    cin>>a>>b;  
    if (a<b) 
	jiaohuan(a, b);   
    cout<<"a,b="<<a<<","<<b;  
    return 0;  
}  
void jiaohuan(int x, int y)  
{  
    int t;  
    t=x;   
    x=y;   
    y=t;  
}  
//根本就实现不了,因为函数运用结束之后内存就自动释放了,没有返回a,b的值

运行结果:


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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