队列

队列(Queue)

插入和删除操作:只能在一端插入,而在另一端删除。

顺序存储

队列的顺序存储结构通常由一个一维数组和一个记录队列头元 素位置的变量front以及一个记录队列尾元素位置的变量rear组成

typedef int Position;
struct QNode {    
     ElementType *Data;     /* 存储元素的数组 */    
     Position Front, Rear;  /* 队列的头、尾指针 */    
     int MaxSize;           /* 队列最大容量 */
};
typedef struct QNode *Queue; 
Queue CreateQueue( int MaxSize )
{    
    Queue Q = (Queue)malloc(sizeof(struct QNode));    
    Q->Data = (ElementType *)malloc(MaxSize * sizeof(ElementType)); //注意动态数组的申请 
    Q->Front = Q->Rear = 0;    
    Q->MaxSize = MaxSize;    
    return Q;
}
bool IsFull( Queue Q )
{    
    return ((Q->Rear+1)%Q->MaxSize == Q->Front);
} //加1取余法。数组的循环使用
bool AddQ( Queue Q, ElementType X ){    
    if ( IsFull(Q) ) {        
       printf("队列满");        
       return false;    }    
    else {        
       Q->Rear = (Q->Rear+1)%Q->MaxSize;        
       Q->Data[Q->Rear] = X;       
       return true;    }
}
bool IsEmpty( Queue Q )
{    
       return (Q->Front == Q->Rear);//
} 
ElementType DeleteQ( Queue Q ){    
       if ( IsEmpty(Q) ) {         
           printf("队列空");        
           return ERROR;    }    
       else  {        
           Q->Front =(Q->Front+1)%Q->MaxSize;        
           return  Q->Data[Q->Front];    }
}

链式存储

typedef struct Node *PtrToNode;
struct Node { /* 队列中的结点 */    
      ElementType Data;    
      PtrToNode Next;
};
typedef PtrToNode Position; 
struct QNode {    
      Position Front, Rear;  /* 队列的头、尾指针 */    
      int MaxSize;           /* 队列最大容量 */
};
typedef struct QNode *Queue; 
bool IsEmpty( Queue Q )
{    
      return ( Q->Front == NULL);
} 
ElementType DeleteQ( Queue Q ){    
      Position FrontCell;     
      ElementType FrontElem;         
      if  ( IsEmpty(Q) ) {        
         printf("队列空");        
         return ERROR;    }    
      else {        
         FrontCell = Q->Front;        
         if ( Q->Front == Q->Rear ) /* 若队列只有一个元素 */            
            Q->Front = Q->Rear = NULL; /* 删除后队列置为空 */       
         else                                 
            Q->Front = Q->Front->Next;        
            FrontElem = FrontCell->Data;         
            free( FrontCell );  /* 释放被删除结点空间  */        
            return  FrontElem;    }
}
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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