北邮 BOJ 122 统计时间间隔

本文介绍了一个用于计算两个时间点之间时间间隔的Java程序。通过解析输入的时间格式,并根据时间是否跨过整点来调整计算方式,确保了时间间隔计算的准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

思路:

    注意只能沿时间流动方向,不能时间倒流

解答:

    

package bupt;

import java.util.Scanner;

/*
*@author:Totoro
*@createDate:2020年3月16日下午2:14:43
*/
public class 统计时间间隔
	{

	public static void main(String[] args)
		{
		Scanner cin=new Scanner(System.in);
		int t=cin.nextInt();
		cin.nextLine();
		while(t--!=0)
			{
			String[] time1=cin.nextLine().split(":");
			String[] time2=cin.nextLine().split(":");
			int tt;
			if(time1[0].equals(time2[0]))
				tt=trs(time2[1])-trs(time1[1]);
			else
				tt=60*(trs(time2[0])-trs(time1[0])-1)+trs(time2[1])+60-trs(time1[1]);
			if(tt<0)
				tt=24*60+tt;
			System.out.println(tt);
			}
		}
	
	public static int trs(String s)
		{
		return Integer.parseInt(s);
		}

	}

 

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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