HDU4972

#include<iostream>//为什么是ans++,而不是2^ans? 
#include<cstring>//用printf而非cout 
#include<cstdlib>
#define maxn 100010//一堆手误,还要判断输入是否合理不合理则输出0,表再手误了!!! 
#define ll int
using namespace std;//首先应该模拟几组数据试试,打个表什么的。。。。先找规律啥的 
ll a[maxn];
int main()
{
	int tcase;
	scanf("%d",&tcase);
	for(int cas=1;cas<=tcase;cas++)
	{
		ll n;
	    scanf("%d",&n);
	    ll tem=0,temp=0;
	    bool flag=true;
	    a[0]=0;
	    for(int i=1;i<=n;i++)
	    {
	    	cin>>a[i];
	    	if(abs(a[i]-a[i-1])>3) flag=false;
	    	if(a[i]==a[i-1]&&a[i]!=1)flag=false;
	    }
	    if(flag==false)
		{
	    printf("Case #%d: 0\n",cas);
	    continue;
	    }
	    int ans=1;
	    for(int i=1;i<=n-1;i++)
	    {
	    	if(a[i]==1&&a[i+1]==2)
	    	ans++;
	        else if(a[i]==2&&a[i+1]==1)
	        ans++;  
	    }
		if(a[n]!=0) //分数追平的特殊考虑 
		ans*=2;
		printf("Case #%d: %d\n",cas,ans);
	}
	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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