PAT 1051 复数乘法 (15分)

复数可以写成 (A+Bi) 的常规形式,其中 A 是实部,B 是虚部,i 是虚数单位,满足 i^2=−1;也可以写成极坐标下的指数形式 (R×e​(Pi)​​),其中 R 是复数模,P 是辐角,i 是虚数单位,其等价于三角形式 R(cos§+isin§)。
现给定两个复数的 R 和 P,要求输出两数乘积的常规形式。
输入格式:
输入在一行中依次给出两个复数的 R1​​, P​1​​, R​2​​, P​2,数字间以空格分隔。
输出格式:
在一行中按照 A+Bi 的格式输出两数乘积的常规形式,实部和虚部均保留 2 位小数。注意:如果 B 是负数,则应该写成 A-|B|i 的形式。
输入样例:
2.3 3.5 5.2 0.4

输出样例:
-8.68-8.23i

题目分析:
输出时,A和B都只保留两位小数,所以可能会出现A,B等于-0.00的情况,这显然不符合题意,所以我们要在A,B的绝对值<0.005时令A,B=0我看有些博主的分界线是0.01,我个人觉得还是0.005合理一些,因为%.2lf输出时会自动四舍五入,当A,B在0.005和0.01之间时,显然输出不应为0

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
using namespace std;

int main()
{
	double r1, p1, r2, p2;
	double a1, b1, a2, b2, a, b;
	cin >> r1 >> p1 >> r2 >> p2;
	a1 = r1 * cos(p1);
	b1 = r1 * sin(p1);
	a2 = r2 * cos(p2);
	b2 = r2 * sin(p2);
	a = a1 * a2 - b1 * b2;
	b = a1 * b2 + b1 * a2;
    if(fabs(a) < 0.005)
        a = 0;
    if(fabs(b) < 0.005)
        b = 0;
	if(b < 0)
		printf("%.2lf%.2lfi", a, b);
	else
		printf("%.2lf+%.2lfi", a, b);
	return 0;
}
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信号的有效析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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