第13周项目2-形状类族中的纯虚函数

/*
*copyright (c)2015,烟台大学计算机学院
*All rights reserved
*文件名称:project.cpp
*作者:孙春红
*完成日期:2015年6月3日
*版本号:v1.0
*
*问题描述:写一个程序,定义抽象基类Shape,由它派生出3个派生类,Circle
(圆形)、Rectangle(矩形)、Triangle(三角形)。用如下的main()函数,
求出定义的几个几何体的面积和。。
*输入描述:略。
*程序输出:略。
*/
#include "iostream"
using namespace std;
class Shape
{
    public:
    virtual double area() const =0;
};
class Circle:public Shape
{
private:
    double radius;
public:
    Circle(double r):radius(r){}
    virtual double area() const
    {
        return (3.14*radius*radius);
    }
};
class Rectangle:public Shape
{
private:
    double length;
    double width;
public :
    Rectangle(double l,double w):length(l),width(w){}
    virtual double area() const
    {
        return (length*width);
    }
};
class Triangle:public Shape
{
private:
    double high;
    double longs;
public :
    Triangle(double h,double l):high(h),longs(l){}
    virtual double area() const
    {
        return high*longs*0.5;
    }
};
int main()
{
    Circle c1(12.6),c2(4.9);//建立Circle类对象c1,c2,参数为圆半径
    Rectangle r1(4.5,8.4),r2(5.0,2.5);//建立Rectangle类对象r1,r2,参数为矩形长、宽
    Triangle t1(4.5,8.4),t2(3.4,2.8); //建立Triangle类对象t1,t2,参数为三角形底边长与高
    Shape *pt[6]= {&c1,&c2,&r1,&r2,&t1,&t2}; //定义基类指针数组pt,使它每一个元素指向一个派生类对象
    double areas=0.0; //areas为总面积
    for(int i=0; i<6; i++)
    {
        areas=areas + pt[i]->area();
    }
    cout<<"totol of all areas="<<areas<<endl;   //输出总面积
    return 0;
}


运行结果:

知识点总结:

在一个完整的程序中的抽象类与纯虚函数与虚函数的运用。

学习心得:

在完整写完一个程序之后,梳理了整个结构,老师给的模板起了很大作用。

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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