cf 203

http://codeforces.com/contest/203

 这次几乎都是水题,可惜一是晚上我没有网,二是个人读题太慢了

D题贴下代码吧,注意碰到墙或者地面后要反弹,把速度向量取反


#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;
#define dcout if(false) cout
const double eps=1e-8;

double a,b,m;
double x0,y0,z0,x,y,z;;

int sign(double a)
{
    if(a<eps&a>-eps) return 0;
    else if(eps>0) return 1;
    return -1;
}
int main()
{
    while(cin>>a>>b>>m)
    {
        cin>>x0>>y0>>z0;
        x=a/2,y=m,z=0;
        while(1)
        {
            double t1=max(-x/x0,(a-x)/x0);
            double t2=-y/y0;
            double t3=max(-z/z0,(b-z)/z0);
            double t;
            t=min(t1,t3);
            t=min(t,t2);
            x+=t*x0;
            y+=t*y0;
            z+=t*z0;
            if(!sign(y)) break;
            else if(!sign(x)||!sign(x-a)) x0=-x0;
            else if(!sign(z)||!sign(z-b)) z0=-z0;
        }
        //cout<<x<<" "<<y<<" "<<z<<endl;
        printf("%.7lf %.7lf\n",x,z);
    }
    return 0;
}


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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