c语言入门函数大全,C语言函数大全(适合初学者).doc

C语言函数大全(适合初学者)C语言函数大全(适合初学者)

A

函数名: abort

功 能: 异常终止一个进程

用 法: void abort(void);

程序例:

#include

#include

int main(void)

{

printf("Calling abort()\n");

abort();

return 0; /* This is never reached */

}

函数名: abs

功 能: 求整数的绝对值

用 法: int abs(int i);

程序例:

#include

#include

int main(void)

{

int number = -1234;

printf("number: %d absolute value: %d\n", number, abs(number));

return 0;

}

函数名: absread, abswirte

功 能: 绝对磁盘扇区读、写数据

用 法: int absread(int drive, int nsects, int sectno, void *buffer);

int abswrite(int drive, int nsects, in tsectno, void *buffer);

程序例:

/* absread example */

#include

#include

#include

#include

int main(void)

{

int i, strt, ch_out, sector;

char buf[512];

printf("Insert a diskette into drive A and press any key\n");

getch();

sector = 0;

if (absread(0, 1, sector, &buf) != 0)

{

perror("Disk problem");

exit(1);

}

printf("Read OK\n");

strt = 3;

for (i=0; i<80; i++)

{

ch_out = buf[strt+i];

putchar(ch_out);

}

printf("\n");

return(0);

}

函数名: access

功 能: 确定文件的访问权限

用 法: int access(const char *filename, int amode);

程序例:

#include

#include

int file_exists(char *filename);

int main(void)

{

printf("Does NOTEXIST.FIL exist: %s\n",

file_exists("NOTEXISTS.FIL") ? "YES" : "NO");

return 0;

}

int file_exists(char *filename)

{

return (access(filename, 0) == 0);

}

函数名: acos

功 能: 反余弦函数

用 法: double acos(double x);

程序例:

#include

#include

int main(void)

{

double result;

double x = 0.5;

result = acos(x);

printf("The arc cosine of %lf is %lf\n", x, result);

return 0;

}

函数名: allocmem

功 能: 分配DOS存储段

用 法: int allocmem(unsigned size, unsigned *seg);

程序例:

#include

#include

#include

int main(void)

{

unsigned int size, segp;

int stat;

size = 64; /* (64 x 16) = 1024 bytes */

stat = allocmem(size, &segp);

if (stat == -1)

printf("Allocated memory at s

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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