atoi和itoa函数的实现

本文详细介绍了atoi和itoa函数的实现过程,包括字符转换为整数和整数转换为字符串的方法。
参考:http://c.chinaitlab.com/c/basic/200902/776622.html
 
//atoi的实现
#include<iostream>
using namespace std;
int atio1(char *s)
{
int sign=1,num=0;
    if(*s=='-')
        sign=-1;
    s++;
    while((*s)!='\0')
    {
        num=num*10+(*s-'0');
        s++;
    }   
    return num*sign;   
}
 
 
//itoa的实现
char *itoa(int num, char *str, int radix)
{
    char* ptr = str;
    int i;
    int j;

    while (num)
    {
        *ptr++  = string[num % radix];
        num    /= radix;

        if (num < radix)
        {
            *ptr++  = string[num];
            *ptr    = '\0';
            break;
        }
    }

    j = ptr - str - 1;

    for (i = 0; i < (ptr - str) / 2; i++)
    {
        int temp = str[i];
        str[i]  = str[j];
        str[j--] = temp;
    }

    return str;
}
 
 
 
int main()
{
    char *s="-123567890";   
    cout<<atio1(s);
    system("pause");
}
 
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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