硕彦博创学习记录——2018.7.25(二级指针)

一级指针变量:专门用于存放普通变量的地址

eg:   int a=200;   int* p=&a;

二级指针变量:专门用于存放一级指针变量的地址(以此类推,三级存二级……)

#include<stdio.h>
int main()
{
//定义变量:按类型来分配空间
	int b=200;
//引用变量:引用变量的内容
	printf("b=%d\n",b);
//修改一个变量的内容:变量名 空间地址
	b=100;
	printf("b=%d\n",b);
//定义一个指针变量:存放普通变量的地址
	int* p=&b;
//通过一级指针修改b的内容(通过p间接修改b的内容)
	//p=300;不能成功修改b的内容,只能修改p的内容
	*p=300;
	printf("b=%d\n",b);
//二级指针:存放一级指针变量的地址
	printf("&p=%x\n",&p);
	//int* c=&p;警告:一级指针只能存储普通变量的地址
	int* c=p;//c=p=&b,指针c和p都存放的是b的地址
	printf("&b=%x p=%x c=%x\n",&b,p,c);
	int** pp=&p;
	printf("sizeof(pp)=%d\n",sizeof(pp));//凡是指针都占4字节
//应用:1通过pp修改b的值(需要知道b的地址)
	printf("*pp=%x **pp=%d\n",*pp,**pp);//pp引用p的内容(p的地址)*pp==*(&p)引用p的内容
	**pp=400;
	printf("b=%d **pp=%d\n",b,**pp);
//通过二级指针修改一级指针的内容:通过pp修改p的内容
	int y=2018;
	//pp=&y;//error:只会修改pp的内容
	*pp=&y;
	printf("*p=%d\n",*p);

二级指针也没有什么难以理解的地方,举个列子:

一个宾馆中,在101号房内有一个拖把,如果清洁员需要用这个拖把打扫卫生,她要怎么找到这个拖把?首先,她要知道101这个房间号,房号101就相当于上面的变量a的地址,找到这个地址,就可以取这个房间拿到拖把,拖把就相当于是变量a的内容,*就相当于前往某个房号拿出房间内的东西。这样大家是不是容易理解一点。

接着,定义一个一级指针p,它也有一个地址,比如说它的地址是在301号房,在这个房间里面,有一张纸条,上面写着“拖把在101号房”,如果清洁员只知道301号房有拖把的线索,这样她就要先前往301号房(&p),拿出301号房的内容即纸条(p),得到拖把的地址(&a),再前往101号房(*(&a) 或着说*p),这样就找到了拖把。

最后,定义一个二级指针pp,它也有一个地址,比如说它的地址是在401号房,在这个房间里面,有一张纸条,上面写着”拖把的线索在301号房“,清洁员只知道401号房有拖把的线索,因此,先前往401号房(&pp),拿出401号房的内容即纸条(pp),知道了拖把的线索在301号房(&p),接着前往301号房(*pp),拿出301号房的内容即纸条(p),最后前往101号房(**pp)拿到拖把。简单说,我们知道pp的地址(&pp)可以知道pp的内容(&p),知道p的地址(&p)可以知道p的内容(&a),知道a的地址(&a)就可以拿到拖把。

通过指针改变变量:*p就相当于前往101号房间将里面的拖把换成了其他的内容,比如说水桶,**pp也是同理

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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