LeetCode Spiral Matrix 细节&数组

本文介绍了一种螺旋遍历二维矩阵的方法,并提供了一个C++实现示例。该算法按顺时针螺旋顺序遍历矩阵中的所有元素。

思想:

一步一步进行判断,从左往右,从上到下,从右往左,从下到上。

class Solution {
public:
    vector<int> spiralOrder(vector<vector<int> > &matrix) {
        vector<int> res;
        if(matrix.empty()) return res;
        int beginX = 0, endX = matrix[0].size() - 1;
        int beginY = 0, endY = matrix.size() - 1;
        while(true) {
            //from left to right
            for(int j = beginX; j <= endX; j++) {
                res.push_back(matrix[beginY][j]);
            }
            if(++beginY > endY) break;
            //from top to bottom
            for(int i = beginY; i <= endY; i++) {
                res.push_back(matrix[i][endX]);
            }
            if(beginX > --endX) break;
            //from right to left
            for(int j = endX; j >= beginX; j--) {
                res.push_back(matrix[endY][j]);
            }
            if(beginY > --endY) break;
            //from bottom to top
            for(int i = endY; i >= beginY; i--) {
                res.push_back(matrix[i][beginX]);
            }
            if(++beginX > endX) break;
        }
        return res;
    }
};


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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