链表

#include <iostream>

using namespace std;
struct Node
{
    int date;
    struct Node*next;
};
Node*head=NULL;
void make_list();
void out_list();
int main()
{
    make_list();
    out_list();
    return 0;
}
void make_list()
{
    int n;
    Node*p;
    cout<<"输入若干个整数(以零或负1结束";
    cin>>n;
    while(n>0)
    {
        p=new Node;
        p->date=n;
        p->next=head;
        head=p;
        cin>>n;
    }
    return;

}
void out_list()
{
    Node*p=head;
    cout<<"输入链表的数据为;"<<endl;
    while(p!=NULL)
    {
        cout<<p->date<<" ";
        p=p->next;
    }
    cout<<endl;
    return;
}

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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