大数相乘和相加

 

#include<stdio.h>
int main()
{

	char ca[10],cb[10],cc[20],cd[20],temp;
	int la=0,lb=0,lc=0,ld=0,i,j;
	scanf("%s%s",ca,cb);
	while(ca[la]!='\0')
		la++;
	while(cb[lb]!='\0')
		lb++;
	for(i=0;i<la/2;i++)
	{
		temp=ca[i];
		ca[i]=ca[la-i-1];
		ca[la-i-1]=temp;
	}
	for(i=0;i<lb/2;i++)
	{
		temp=cb[i];
		cb[i]=cb[lb-i-1];
		cb[lb-i-1]=temp;
	}
	for(i=0;i<20;i++)
	{
		cc[i]='\0';
	}
	//计算a+b用cc保存
	i=0;
	int flag=0,x;
	while(i<la || i<lb)
	{
	    x=flag;
		if(i<la)  x+=ca[i]-'0';
		if(i<lb)  x+=cb[i]-'0';
		cc[i]=(x%10)+'0';
		flag=x/10;
		i++;
	}
	if(flag>0)
	{
	   lc=i+1;
	   cc[i]=flag+'0';
	}
	else
		lc=i;
	for(i=0;i<lc/2;i++)
	{
		temp=cc[i];
		cc[i]=cc[lc-i-1];
		cc[lc-i-1]=temp;
	}
	printf("%s\n",cc);
	//大数相乘
	for(i=0;i<20;i++)
	{
		cd[i]='0';
	}
	for(i=0;i<la;i++)
	{
		for(j=0;j<lb;j++)
		{
			x=(ca[i]-'0')*(cb[j]-'0');
			if((x+cd[i+j]-'0')>=10)
				cd[i+j+1]=(x+cd[i+j]-'0')/10+'0';
			cd[i+j]=(x+cd[i+j]-'0')%10+'0';

		}
	}
	for(i=19;i>=0;i--)
	{
		if(cd[i]!='0')
			break;
	}
	ld=i+1;
	cd[ld]='\0';
	for(i=0;i<ld/2;i++)
	{
		temp=cd[i];
		cd[i]=cd[ld-i-1];
		cd[ld-i-1]=temp;
	}
	printf("%s\n",cd);
	return 0;
}

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,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,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科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。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信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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