《几种排序算法的分析》 摘要: 排序算法是在C++中经常要用到的一种重要的算法。如何进行排序，特别是高效率的排序是是计算机应用中的一个重要课题。同一个问题可以构造不同的算法，最终选择哪一个好呢？这涉及如何评价一个算法好坏的问题，算法分析就是评估算法所消耗资源的方法。可以对同一问题的不同算法的代价加以比较，也可以由算法设计者根据算法分析判断一种算法在实现时是否会遇到资源限制的问题。排序的目的之一就是方便数据的查找。在实际生活中，应根据具体情况悬着适当的算法。一般的，对于反复使用的程序，应选取时间短的算法；对于涉及数据量较大，存储空间较小的情况则应选取节约存储空间的算法。本论文重点讨论时间复杂度。时间复杂度就是一个算法所消耗的时间。算法的效率指的是最坏情况下的算法效率。 排序分为内部排序和外部排序。本课程结业论文就内部排序算法（插入排序，选择排序，交换排序，归并排序和基数排序）的基本思想，排序步骤和实现算法等进行介绍。 本论文以较为详细的文字说明，表格对比，例子阐述等方面加以比较和总结，通过在参加数据的规模，记录说带的信息量大小，对排序稳定的要求，关键字的分布情况以及算法的时间复杂度和空间复杂度等方面进行比较，得出它们的优缺点和不足，从而加深了对它们的认识和了解，进而使自己在以后的学习和应用中能够更好的运用。
1.五种排序算法的实例： 1.1.插入排序 1.1.1.直接插入排序 思路：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。 实现： Void InsertSort(Node L[],int length) { Int i,j;//分别为有序区和无序区指针 for(i=1;i
相干信号空间谱估计测向Matlab 仿真研究 1. 引言 由于多径传播、电磁干扰等因素的影响，相干信源存在的电磁环境是经常碰到的。当空间存在相干源时，经典的超分辨DOA 估计方法：MUSIC 算法和ESPRIT 算法，已经失去了其高分辨性能优势，有时甚至不能正确地估计出信源的真实方位。新MUSIC 算法在空间不存在相干源时，其估计性能基本上是和MUSIC 算法是接近的，但若有相干源存在时，其估计性能也是大大降低。因此，若将其用于相干源，必须和经典的MUSIC 算法一样，首先对阵列输出的协方差矩阵进行各种去相干处理，然后再采用新MUSIC 算法实现对相干信源的DOA 估计。基于加权空间平滑的MUSIC 算法，该算法充分利用了子阵输出的自相关信息和互相关信息，将阵列协方差矩阵的所有子阵阵元数阶子矩阵进行加权平均，而权矩阵的选取以平滑后等价的信源协方差矩阵与对角阵的逼进为约束条件，以期对相干信源最大限度地去相干，改进常规空间平滑算法对相干源的分辨力。基于此本文提出的基于加权空间平滑的新MUSIC 算法，以实现对相干源最大限度的去相干，实现相干源的高分辨DOA 估计。 2. 窄带阵列相干源的数学模型和空间平滑算法 2.1 窄带阵列相干源的数学模型 对于M 元均匀线阵，阵源间距为d ，且假设均为各向同性阵元。阵列远场中在以线阵轴线法线为参考的(1,2,...)k P =k θ处有 P 个窄带点源以平面波入射，以阵列第一阵元为参考点，某一特定信号到达线阵时，各阵元接收信号间仅仅存在因波程差引起的相位差。阵列接收的快拍数据可由下式表示为: t t t θX()=A()S()+N() (2-1)
阵列相干信号的高分辨测向技术 本文针对阵列相干信号的高分辨测向技术,着重研究了不同的窄带解相干算法对方位估计性能的影响以及宽带相干信号中聚焦矩阵的求取原则和一些新颖的宽带聚焦方法。论文的主要研究内容和创新点如下:研究了窄带相干源方位估计方法,针对算法在低信噪比时估计偏差较大的问题,设计一种数据处理方法,利用多次实验结果的均值作为参考,筛选出符合条件的实验结果,从而提高低信噪比时方位估计的准确性。 在分析了单快拍相干源方位估计方法的基础上,给出一种与信源相关度和快拍点无关的单快拍方位估计方法,并针对单快拍方法在低信噪比的性能下降问题,提出了一种快拍数据累加方法,该方法利用发射信号的周期性,选取每个周期的相同快拍点进行累加,仿真结果表明提出的方法可以有效改善单快拍方法在较低信噪比下的估计性能。研究了基于角度预估和无需角度预估的宽带聚焦矩阵构造方法,讨论分析了不同聚焦矩阵构造方法对方位估计性能的影响,提出了一种离散阵列流形宽带聚焦方法,用离散化的阵列流形矩阵构造聚焦矩阵,不仅无需角度预估,而且避免了阵列流形内插法中贝塞尔函数的计算,有效地降低了运算复杂度,仿真结果验证了提出方法的有效性。 研究了无需构造聚焦矩阵的空间重采样方法和空时DFT投影方法,将数据重构的思想引入宽带MVDR算法中,仿真实验结果表明,对于宽带MVDR算法而言,数据重构方法比起FFT插值法具有更低的分辨信噪比门限和均方根误差。提出一种改进的空时DFT投影算法,通过适当提高采样频率可以有效改善空时DFT投影方法的方位估计性能,结合运算量小的ESPRIT-like算法,提高实时性,并且其性能优于空间重采样方法。
实验课程：算法分析与设计 实验名称：几种排序算法的平均性能比较（验证型实验） 实验目标： （1）几种排序算法在平均情况下哪一个更快。 （2）加深对时间复杂度概念的理解。 实验任务： （1）实现几种排序算法（selectionsort, insertionsort,bottomupsort,quicksort, 堆排序）。对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。 （2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。数据均属于围（0，105）的整数。 对于同一组数据，运行以上几种排序算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。（3）根据实验数据及其结果来比较这几种分类算法的平均时间和比较次数，并得出结论。实验设备及环境： PC；C/C++等编程语言。 实验主要步骤： (1)明确实验目标和具体任务； (2)理解实验所涉及的几个分类算法； (3)编写程序实现上述分类算法； (4)设计实验数据并运行程序、记录运行的结果； (5)根据实验数据及其结果得出结论； (6)实验后的心得体会。 问题分析（包括问题描述、建模、算法的基本思想及程序实现的技巧等）： 选择排序：令A[1…n]为待排序数组，利用归纳法，假设我们知道如何对后n-1个元素排序， 即对啊[A…n]排序。对某个j,1<=j<=n,设A[j]是最小值。首先，如果就！=1，我们交换A[1] 和A[j]。然后由假设，已知如何对A[2..n]排序，因此可对在A[2…n]中的元素递归地排序。 可把递归改为迭代。算法程序实现如下： void SelectionSort(int *Array,int n,int &c) { int i,j,k; int aa; c=0; for(i=0;i 常见内部排序算法比较 排序算法是数据结构学科经典的内容，其中内部排序现有的算法有很多种，究竟各有什么特点呢？本文力图设计实现常用内部排序算法并进行比较。分别为起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，堆排序，针对关键字的比较次数和移动次数进行测试比较。 问题分析和总体设计 ADT OrderableList { 数据对象：D={ai| ai∈IntegerSet,i=1,2,…,n,n≥0} 数据关系：R1={〈ai-1，ai〉|ai-1, ai∈D, i=1,2,…,n} 基本操作： InitList(n) 操作结果：构造一个长度为n，元素值依次为1，2，…，n的有序表。Randomizel(d,isInverseOrser) 操作结果：随机打乱 BubbleSort( ) 操作结果：进行起泡排序 InserSort( ) 操作结果：进行插入排序 SelectSort( ) 操作结果：进行选择排序 QuickSort( ) 操作结果：进行快速排序 HeapSort( ) 操作结果：进行堆排序 ListTraverse(visit( )) 操作结果：依次对L种的每个元素调用函数visit( ) }ADT OrderableList 待排序表的元素的关键字为整数.用正序,逆序和不同乱序程度的不同数据做测试比较,对关键字的比较次数和移动次数(关键字交换计为3次移动)进行测试比较.要求显示提示信息,用户由键盘输入待排序表的表长(100-1000)和不同测试数据的组数(8-18).每次测试完毕,要求列表现是比较结果. 要求对结果进行分析. 详细设计 1、起泡排序 算法：核心思想是扫描数据清单，寻找出现乱序的两个相邻的项目。当找到这两个项目后，交换项目的位置然后继续扫描。重复上面的操作直到所有的项目都按顺序排好。 bubblesort(struct rec r[],int n) { int i,j; struct rec w; unsigned long int compare=0,move=0; for(i=1;i<=n-1;i++) for(j=n;j>=i+1;j--) { if(r[j].key DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2015.06.002 一种接收相干信号的盲多波束形成方法 邓金花,谢菊兰 (电子科技大学电子工程学院,四川成都611731) 摘要:在假设期望信号是从不同角度入射的相干信号,干扰信号相互独立且与期望信号独立的条件下;基于独立信号的协方差矩阵是Teo p litz矩阵的特性,提出了一种能有效接收相干信号的盲多波束形成方 法三该方法首先通过接收信号的协方差矩阵构造出相干信号的数据矩阵,然后根据相干信号的合成导向矢量与相干信号的数据矩阵的噪声子空间正交的特性,估计出相干信号的合成导向矢量三最后通过MVDR 算法得到该波束形成器的阵列加权矢量三仿真表明了该算法的可行性和优越性三 关键词:相干信号源;Teo p litz矩阵;MVDR算法;盲多波束 中图分类号:TN957文献标志码:A 文章编号:1672-2337(2015)06-0567-05 A Blind Beamformin g Method for Receivin g Coherent Si g nals DENG Jin-hua,XIE Ju-lan (School o f Electronic En g ineerin g,UESTC,Chen g du611731,China) Abstract:A new blind beamformin g method for coherent si g nals based on the Teo p litz p ro p ert y of the covariance matrix of uncorrelated interferences with the assum p tion that the desired si g nals are coherent si g-nals from different directions in the p resence of uncorrelated interferences is p ro p osed in this p a p er.The idea and the p rocedure of the scheme are g iven.First,the data matrix of the coherent si g nals can be constructed b y usin g the covariance matrix of the received data.Second,the estimated com p osite steerin g vector can be obtained based on the ortho g onal p ro p ert y of the com p osite steerin g vector and the noise subs p ace of the data matrix of the coherent si g nals.Finall y,the wei g ht vector of the p ro p osed beamformer can be obtained throu g h MVDR al g orithm.The simulation results show the feasibilit y and su p eriorit y of this method. Ke y words:coherent si g nal sources;Teo p litz matrix;MVDR al g orithm;blind multi-beamformin g 0 引言 波束形成技术作为智能天线的关键技术,随着智能天线在现代移动通信中的应用而受到了广泛的关注[1]三常规的自适应波束形成技术都是在基于期望信号和干扰信号以及干扰和干扰之间相互独立的假设条件下进行的三然而在现代移动通信系统中,由于多径效应的影响,使得期望信号常常是从多个方向入射的相干信号[2]三在这样的情况下,传统的自适应波束形成器会引起期望信号和相干信号对消,使得波束形成器的性能下降三因此在存在相干信号的环境里自适应波束形成器得到了越来越广泛的关注三文献[3]分别给出了基于3种不同处理准则下的波束形成方法三其中第一种方法是基于最大输出信干噪比准则,该方法可以有机地把期望信号和相干信号结合起来,并能有效抑制非相干干扰信号,使得输出信干噪比达到最大,因而称为最优波束形成器三但是该波束形成器需要已知相干信号的来波方向以及各个相干信号的强度三这在实际中是很难得到的三 近年来,在假设事先估计得到相干信号来波方向或是不相关干扰信号来波方向的前提下,人们提出了几种能有效接收相干信号(即把期望信号和相干干扰信号有效组合起来)的自适应波束形成方法[4-6]三这些算法虽然都能有效地接收相干信号,但是都需要知道入射信号的部分或全部DOA信息或是需要训练信号,然而实际应用中由 第6期2015年12月 雷达科学与技术 Rada r Sc i ence a nd Tec hno l og y Vol.13No.6 December2015 ================================================= 收稿日期:2015-04-22;修回日期:2015-07-13 基金项目:国家自然科学基金(No.61301262);中央高校基本科研业务费(No.ZYGX2013J022) 信号子空间： 设N 元阵接收p 个信源，则其信号模型为：()()()()1 p i i i i x t s t a N t θ== +∑ 在无噪声条件下，()()()()()12,, ,P x t span a a a θθθ∈ 称()()()()12 ,, ,P span a a a θθθ为信号子空间，是N 维线性空间中的P 维子空间，记为P N S 。P N S 的正交补空间称为噪声子空间，记为N P N N -。 正交投影 设子空间m S R ∈，如果线性变换P 满足， 则称线性变换 P 为正交投影。 导向矢量、阵列流形 设N 元阵接收p 个信源，则其信号模型为：()()()()1 p i i i i x t s t a N t θ== +∑，其中矢量()i i a θ称为 导向矢量，当改变空间角θ，使其在空间扫描，所形成的矩阵称为阵列流形，用符号 A 表示，即 (){|(0,2)}a A θθπ=∈ 波束形成 波束形成（空域滤波）技术与时间滤波相类似，是对采样数据作加权求和,以增强特定方向信号的功率，即 ()()()()H H y t W X t s t W a θ==，通过加权系数W 实现对θ的选择。 最大似然 已知一组服从某概率模型 ()f X θ的样本集12,, ,N X X X ，其中θ为参数集合，使条件概率 ()12,,,N f X X X θ最大的参数θ估计称为最大似然估计。 不同几何形态的阵列的阵列流形矢量计算问题 假设有P 个信源，N 元阵列，则先建立阵列的几何模型求第i 个信源的导向矢量()i i a θ 选择阵元中的一个作为第一阵元，其导向矢量()1 [1]i a θ= 然后根据阵列的几何模型求得其他各阵元与第一阵元之间的波程差 n ?，则确定其导向矢量 ()2j n i a e πλ θ? = 五种排序算法的分析与比较 广东医学院医学信息专业郭慧玲 摘要：排序算法是计算机程序设计广泛使用的解决问题的方法,研究排序算法具有重要的理论意义和广泛的应用价值。文章通过描述冒泡、选择、插入、归并和快速5种排序算法,总结了它们的时间复杂度、空间复杂度和稳定性。通过实验验证了5种排序算法在随机、正序和逆序3种情况下的性能,指出排序算法的适用原则,以供在不同条件下选择适合的排序算法借鉴。 关键词：冒泡排序;选择排序;插入排序;归并排序;快速排序。 排序是计算机科学中基本的研究课题之一,其目的是方便记录的查找、插入和删除。随着计算机的发展与应用领域的越来越广,基于计算机硬件的速度和存储空间的有限性,如何提高计算机速度并节省存储空间一直成为软件设计人员的努力方向。其中,排序算法已成为程序设计人员考虑的因素之一[1]，排序算法选择得当与否直接影响程序的执行效率和内外存储空间的占用量,甚至影响整个软件的综合性能。排序操作[2，3],就是将一组数据记录的任意序列,重新排列成一个按关键字有序的序列。而所谓排序的稳定性[4]是指如果在排序的序列中，存在前后相同的两个元素，排序前和排序后他们的相对位臵不发生变化。 1 算法与特性 1.1冒泡排序 1.1.1冒泡排序的基本思想 冒泡排序的基本思想是[5,6]:首先将第1个记录的关键字和第2个记录的关键字进行比较,若为逆序,则将2个记录交换,然后比较第2个和第3个记录的关键字,依次类推,直至ｎ-1个记录和第ｎ个记录的关键字进行过比较为止。然后再按照上述过程进行下一次排序,直至整个序列有序为止。 1.1.2冒泡排序的特性 容易判断冒泡排序是稳定的。可以分析出它的效率,在最好情况下,只需通过ｎ-1次比较,不需要移动关键字,即时间复杂度为Ｏ(ｎ)(即正序);在最坏情况下是初始序列为逆序,则需要进行ｎ-1次排序,需进行ｎ(ｎ-1)/2次比较,因此在最坏情况下时间复杂度为Ｏ(ｎ2),附加存储空间为Ｏ(1)。 1.2选择排序 1.2.1选择排序的基本思想 选择排序的基本思想是[5,6]:每一次从待排序的记录中选出关键字最小的记录,顺序放在已排好序的文件的最后,直到全部记录排序完毕.常用的选择排序方法有直接选择排序和堆排序,考虑到简单和易理解,这里讨论直接选择排序。直接选择排序的基本思想是ｎ个记录的文件的直接排序可经过ｎ-1次直接选择排序得到有序结果。 1.2.2选择排序的特性 容易得出选择排序是不稳定的。在直接选择排序过程中所需进行记录移动的操作次数最少为0,最大值为3(ｎ-1)。然而,无论记录的初始排序如何,所需进行的关键字间的比较次数相同,均为ｎ(ｎ-1)/2,时间 一、设计思想 插入排序：首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度。如果数组只有一个数字，那么我们直接认为它已经是排好序的，就不需要再进行调整，直接就得到了我们的结果。否则，我们从数组中的第二个元素开始遍历。然后，启动主索引，我们用curr当做我们遍历的主索引，每次主索引的开始，我们都使得要插入的位置（insertIndex）等于-1，即我们认为主索引之前的元素没有比主索引指向的元素值大的元素，那么自然主索引位置的元素不需要挪动位置。然后，开始副索引，副索引遍历所有主索引之前的排好的元素，当发现主索引之前的某个元素比主索引指向的元素的值大时，我们就将要插入的位置（insertIndex）记为第一个比主索引指向元素的位置，跳出副索引；否则，等待副索引自然完成。副索引遍历结束后，我们判断当前要插入的位置（insertIndex）是否等于-1，如果等于-1，说明主索引之前元素的值没有一个比主索引指向的元素的值大，那么主索引位置的元素不要挪动位置，回到主索引，主索引向后走一位，进行下一次主索引的遍历；否则，说明主索引之前insertIndex位置元素的值比主索引指向的元素的值大，那么，我们记录当前主索引指向的元素的值，然后将主索引之前从insertIndex位置开始的所有元素依次向后挪一位，这里注意，要从后向前一位一位挪，否则，会使得数组成为一串相同的数字。最后，将记录下的当前索引指向的元素的值放在要插入的位置（insertIndex）处，进行下一次主索引的遍历。继续上面的工作，最终我们就可以得到我们的排序结果。插入排序的特点在于，我们每次遍历，主索引之前的元素都是已经排好序的，我们找到比主索引指向元素的值大的第一个元素的位置，然后将主索引指向位置的元素插入到该位置，将该位置之后一直到主索引位置的元素依次向后挪动。这样的方法，使得挪动的次数相对较多，如果对于排序数据量较大，挪动成本较高的情况时，这种排序算法显然成本较高，时间复杂度相对较差，是初等通用排序算法中的一种。 选择排序：选择排序相对插入排序，是插入排序的一个优化，优化的前提是我们认为数据是比较大的，挪动数据的代价比数据比较的代价大很多，所以我们选择排序是追求少挪动，以比较次数换取挪动次数。首先，我们定义我们需要排序的数组，得到数组的长度，定义一个结果数组，用来存放排好序的数组，定义一个最小值，定义一个最小值的位置。然后，进入我们的遍历，每次进入遍历的时候我们都使得当前的最小值为9999，即认为每次最小值都是最大的数，用来进行和其他元素比较得到最小值，每次认为最小值的位置都是0，用来重新记录最小值的位置。然后，进入第二层循环，进行数值的比较，如果数组中的某个元素的值比最小值小，那么将当前的最小值设为元素的值，然后记录下来元素的位置，这样，当跳出循环体的时候，我们会得到要排序数组中的最小值，然后将最小值位置的数值设置为9999，即我们得到了最小值之后，就让数组中的这个数成为最大值，然后将结果数组result[]第主索引值位置上的元素赋值为最小值，进行下一次外层循环重复上面的工作。最终我们就得到了排好序的结果数组result[]。选择排序的优势在于，我们挪动元素的次数很少，只是每次对要排序的数组进行整体遍历，找到其中的最小的元素，然后将改元素的值放到一个新的结果数组中去，这样大大减少了挪动的次序，即我们要排序的数组有多少元素，我们就挪动多少次，而因为每次都要对数组的所有元素进行遍历，那么比较的次数就比较多，达到了n2次，所以，我们使用选择排序的前提是，认为挪动元素要比比较元素的成本高出很多的时候。他相对与插入排序，他的比较次数大于插入排序的次数，而挪动次数就很少，元素有多少个，挪动次数就是多少个。 希尔排序：首先，我们定义一个要排序的数组，然后定义一个步长的数组，该步长数组是由一组特定的数字组成的，步长数组具体得到过程我们不去考虑，是由科学家经过很长时间计算得到的，已经根据时间复杂度的要求，得到了最适合希尔排序的一组步长值以及计算 几种常见的排序算法之比较 2010-06-20 14:04 数据结构课程 摘要： 排序的基本概念以及其算法的种类，介绍几种常见的排序算法的算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序的算法和分析它们各自的复杂度，然后以表格的形式，清晰直观的表现出它们的复杂度的不同。在研究学习了之前几种排序算法的基础上，讨论发现一种新的排序算法，并通过了进一步的探索，找到了新的排序算法较之前几种算法的优势与不足。 关键词：排序算法复杂度创新算法 一、引言 排序算法，是计算机编程中的一个常见问题。在日常的数据处理中，面对纷繁的数据，我们也许有成百上千种要求，因此只有当数据经过恰当的排序后，才能更符合用户的要求。因此，在过去的数十载里，程序员们为我们留下了几种经典的排序算法，他们都是智慧的结晶。本文将带领读者探索这些有趣的排序算法，其中包括介绍排序算法的某些基本概念以及几种常见算法，分析这些算法的时间复杂度，同时在最后将介绍我们独创的一种排序方法，以供读者参考评判。 二、几种常见算法的介绍及复杂度分析 1.基本概念 1.1稳定排序(stable sort)和非稳定排序 稳定排序是所有相等的数经过某种排序方法后，仍能保持它们在排序之前的相对次序，。反之，就是非稳定的排序。 比如：一组数排序前是a1,a2,a3,a4,a5，其中a2=a4，经过某种排序后为 a1,a2,a4,a3,a5， 则我们说这种排序是稳定的，因为a2排序前在a4的前面，排序后它还是在a4的前面。假如变成a1,a4,a2,a3,a5就不是稳定的了。 1.2内排序( internal sorting )和外排序( external sorting) 在排序过程中，所有需要排序的数都在内存，并在内存中调整它们的存储顺序，称为内排序；在排序过程中，只有部分数被调入内存，并借助内存调整数在外存中的存放顺序排序方法称为外排序。 某阵列雷达信号处理 题目要求 某阵列雷达位包括20个天线单元的等距线阵（水平位置），天线间隔0.65m，波长为1.25m。采用LFM信号，调频带宽B=800kHz，脉冲宽度Te=400us）；雷达为三变T，脉冲重复周期分别为[4100， 4300,4500]us。对基带复信号的采样时钟为1us。在一个波位发射的脉冲数为12。 假设两个目标的距离分别为80km和200km，速度分别为300m/s和200m/s，方位分别为0°和1°（相对于阵列的法线方向），信噪比均为-10dB。 在100km内均存在地杂波，杂波的速度谱宽为0.42m/s，杂噪比为60dB。 该雷达的信号处理流程如下图所示，对回波信号一次进行DBF、脉压、MTI、非相干积累CFAR等处理。 处理步骤 程序中使用到数据文件：radar_data.mat，为三维数组3000 × 20× 12，3000为距离单元，20为天线单元数，12为一个波位的脉冲数。接下来要对数据依次进行DBF、脉压、MTI、CFAR等处理。 1. 首先给出第一个PRT内的时域回波信号，可以看出到前面 1000点左右的距离门都有明显的杂波。然后给出波束指向为 0°时的DBF处理结果，采用泰勒窗进行加权，程序中控制加 权的旁瓣电平为-30dB满足题目要求。 2. 下图给出脉压后的原始视频，要求副瓣<-35dB。（LFM信号: B=800KHz，Te=420us）程序中控制所加的泰勒 窗旁瓣电平为-36dB，脉压过后取出了前暂态点，得到右下 方的脉压结果。可以看出前面很大一部分脉压后由于杂波的 影响，使得我们难以辨认目标，因而仅靠脉压是不够的，需 要进行进一步的杂波抑制和积累的手段来提取目标信息。 3. 设计四/六脉冲MTI滤波器，给出MTI后的原始视频，选择2个 目标估算对杂波的改善因子。估计杂波的谱中心和谱宽。 （雷达为三变T：4114：4400：4686 us） 下面首先给出设计出来的四脉冲MTI滤波器的频谱。横坐标是相对于fr归一化的频率。左图是整体效果图，右图给出了0频出的凹陷效果，可以看出，杂波抑制可达-150dB具有很好的杂波抑制效果。 下面就利用以上设计出来的MTI滤波器进行杂波抑制，给出MTI后的信号时域波形，如下图所示，结合表格数据，可以看出MTI后目标回波被明显化，同时杂波收到很大的抑制。 4. 对MTI后的原始视频进行非相干积累、CFAR处理，给出非相干积累 后的原始视频和CFAR的噪声电平估计值。 下面给出MTI非相干积累的原始视频和CA-CFAR处理时的检测门限 深圳大学实验报告 课程名称：算法分析与复杂性理论 实验项目名称：实验一排序算法性能分析 学院：计算机与软件学院 专业：软件工程 指导教师：杨烜 报告人：赖辉学号：班级：软工学术型实验时间：2015-10-15 实验报告提交时间：2015-11-24 教务部制 一．实验目的 1.掌握选择排序、冒泡排序、合并排序、快速排序、插入排序算法原理 2.掌握不同排序算法时间效率的经验分析方法，验证理论分析与经验分析的一致性。二．实验步骤与结果 实验总体思路： 根据实验要求，需要用while循环控制用户选择相应算法(选择通过switch实现)或者选择输入0跳出while循环，退出程序。Switch中选择相应的算法后需要通过一个for(int j=0;j<5;j++)循环更改数组大小MAX的值(MAX *= 10)，从而控制输入不同问题规模的耗时。再通过一个for(int i=0;i<20;i++)循环控制20组随机数组。为了使得程序输出更加直观，部分数据后面没有输出。相应结果和过程如下所示（代码和结果如下图所示）。 各排序算法的实现及实验结果： 1、随机数产生 代码1： srand((unsigned)time(NULL)); For i=0 to 19 randNum(MAX,array); 当问题规模较小时，生成随机函数randNum()在for循环下运行时间短，每次产生的随机数组都是一样的，将srand((unsigned)time(NULL))语句放在for循环外面，就产生了20组不同的随机数组。 图1、产生20组随机数组 2、选择排序 代码2： for i=0 to n-2 min=i for j= i+1 to n-1 if ele[min]>ele[j] min=j swap(ele[i],ele[min]) //交换元素 图2、选择排序在不同数据规模下排序所消耗的时间3、冒泡排序 代码3： for i= 0 to n-1 for j=0 to n-1-i if a[j]>a[j+1] swap(a[j],a[j+1]) //交换 数据结构课程设计报告 —几种排序算法的演示 时间：2010-1-14 一需求分析 运行环境 Microsoft Visual Studio 2005 程序所实现的功能 对直接插入排序、折半插入排序、冒泡排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、归并排序算法的演示，并且输出每一趟的排序情况。 程序的输入（包含输入的数据格式和说明） <1>排序种类三输入 <2>排序数的个数的输入 <3>所需排序的所有数的输入 程序的输出（程序输出的形式） <1>主菜单的输出 <2>每一趟排序的输出，即排序过程的输出 二设计说明 算法设计思想 <1>交换排序（冒泡排序、快速排序） 交换排序的基本思想是：对排序表中的数据元素按关键字进行两两比较，如果发生逆序（即排列顺序与排序后的次序正好相反），则两者交换位置，直到所有数据元素都排好序为止。 <2>插入排序（直接插入排序、折半插入排序） 插入排序的基本思想是：每一次设法把一个数据元素插入到已经排序的部分序列的合适位置，使得插入后的序列仍然是有序的。开始时建立一个初始的有序序列，它只包含一个数据元素。然后，从这个初始序列出发不断插入数据元素，直到最后一个数据元素插到有序序列后，整个排序工作就完成了。 <3>选择排序（简单选择排序、堆排序） 选择排序的基本思想是：第一趟在有n个数据元素的排序表中选出关键字最小的数据元素，然后在剩下的n-1个数据元素中再选出关键字最小（整个数据表中次小）的数据元素，依次重复，每一趟（例如第i趟，i=1，…，n-1）总是在当前剩下的n-i+1个待排序数据元素中选出关键字最小的数据元素，作为有序数据元素序列的第i个数据元素。等到第n-1趟选择结束，待排序数据元素仅剩下一个时就不用再选了，按选出的先后次序所得到的数据元素序列即为有序序列，排序即告完成。 <4>归并排序（两路归并排序） 两路归并排序的基本思想是：假设初始排序表有n个数据元素，首先把它看成是长度为1的首尾相接的n个有序子表（以后称它们为归并项），先做两两归并，得n/2上取整个长度为2的归并项（如果n为奇数，则最后一个归并项的长度为1）；再做两两归并，……，如此重复，最后得到一个长度为n的有序序列。 程序的主要流程图 1．理论模型 假设入射信号光和本地激光束都具有高斯型场分布，高斯光束束腰（直径）分别为s d 和 l d ，并对信号光进行光强调制，则相应的本地光场强和信号光场强分别可表示为： 2 22 0(() )/()()()S x x y d S S S s s x E t A g t nT e e i t V ωω?--+=--+- (1.1) 2 22 ()/() ()L L L x y d i t L L E t A e e ω?-+-+= (1.2) 其中/sin()x V c θ=，θ为两光束的夹角;0x 为信号高斯分布中心在x 方向上的偏移，设光路总长为L ，则0tan()x L θ=；()g t nT -是周期为T ，幅度为1，占空比为1:1的方波函。 合成光在探测面S 上产生的光电流()i t 可分成三个部分： ()()()()S L SL i t i t i t i t =++ (1.3) 式中 2 22 2()/22 0()()S x y d S S S i t R A g t nT e dS -+=-? (1.4) 2 22 2()/2()L x y d L L S i t A e dS -+=? (1.5) 2 2222 000()/(2)/0()2()cos[]S x y d x xx d S SL S L SL SL x S i t R A A g t nT e e t dS V ωω?-+--=-+?- ? (1.6) 其中 222 01/1/1/S L d d d =+ (1.7) SL S L ωωω=- (1.8) SL S L ????=- (1.9) 假设x 、y 方向所加的偏转角分别为： 0cos()x m t θθ??=Ω+ (1.10) 0sin()y m t θθ??=Ω+ (1.11) x 、y 方向的起始偏角为x θ和y θ，且有 2220x y θθθ=+ (1.12) 数据结构实验 报告 实验题目：几种基本排序算法的实现 ：耀 班级：计嵌151 学号：1513052017 一、实验目的 实现直接插入排序，冒泡排序，简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序等6种常用部排序算法，比较各算法的比较次数和移动次数。 二、数据结构设计 (1)设计待排序记录的存储结构。 (2)设计待排序数据的存储结构。 (3)输入：待排序数据的数据个数和数据可由键盘输入，也可由程 序生成伪随机数，以菜单方式选择上述排序方法中的一个，并指明输出第几趟排序的结果。 (4)输出：各趟排序结果或指定趟的排序结果，以及对应的关键字 比较次数和移动次数。 三、算法设计与N-S图 算法设计： 编写一个主函数main()，在主函数中设计一个简单的菜单，分别调用6种部排序算法。 为了对各种排序算法的性能进行比较，算法中的主要工作是在已知算法的适当位置插入对关键字的比较次数和移动次数的计数操作。为 此，可设立一个实现排序算法中的关键字比较的函数；设立一个实现排序算法中的关键字移动的函数；设立一个实现排序算法中的关键字交换的函数，从而解决比较次数和移动次数的统计问题。 数据的输入也可以通过菜单选择输入方式：键盘输入或由伪随机数程序生成数据，以便随时更换排序数据，并按照不同要求对排序数据进行排序，输出排序的结果以及对应的关键字比较次数和移动次数。对于测试数据，算法中可以考虑几组数据的典型性，如正序，逆序和不同程度等，以取得直观的感受，从而对不同算法进行比较。 四、程序清单 #include 阵列信号处理中的DOA（窄带） 空域滤波 波束形成：主要研究信号发射/接收过程中的信号增强。 空间谱估计 空域参数估计：从而对目标进行定位/给空域滤波提供空域参数。 测向波达方向估计(DOA) 空间谱：输出功率P关于波达角θ的函数，P(θ). 延迟——相加法/经典波束形成器注，延迟相加法和CBF法本质相同，仅仅是CBF法的最优权向量是归一化了的。 1、传统法常规波束形成CBF/Bartlett波束形成器 常规波束形成（CBF：Conventional Beam Former） Capon最小方差法/Capon 波束形成器/MVDR波束形成器 最小方差无畸变响应（MVDR：minimum variance distortionless response）Root-MUSIC算法 多重信号分类法解相干的MUSIC算法（MUSIC） 基于波束空间的MUSIC算法 2、[object Object] TAM 旋转不变子空间法 LS-ESPRIT （ESPRIT） TLS-ESPRIT 确定性最大似然法（DML：deterministic ML） 3、最大似然法 随机性最大似然法（SML：stochastic ML） 4、综合法：特性恢复与子空间法相结合的综合法，首先利用特征恢复方案区分多个信号，估计空间特征，进而采用子空间法确定波达方向 最大似然估计法是最优的方法，即便是在信噪比很低的环境下仍然具有良好的性能，但是通常计算量很大。同子空间方法不同的是，最大似然法在原信号为相关信号的情况下也能保持良好的性能。 阵列流形矩阵（导向矢量矩阵）只要确定了阵列各阵元之间的延迟τ，就可以很容易地得出一个特定阵列天线的阵列流形矩阵A。 传统的波达方向估计方法是基于波束形成和零波导引概念的，并没有利用接收信号向量的模型（或信号和噪声的统计特性）。知道阵列流形 A 以后，可以对阵列进行电子导引，利用电子导引可以把波束调整到任意方向上，从而寻找输出功率的峰值。 ①常规波束形成(CBF)法 CBF法，也称延迟—相加法/经典波束形成器法/傅里叶法/Bartlett波束形成法,是最简单的DOA 估计方法之一。这种算法是使波束形成器的输出功率相对于某个信号为最大。 （参考自：阵列信号处理中DOA估计及DBF技术研究_赵娜）注意：理解信号模型 C语言中三种常见排序算法分析 一、冒泡法（起泡法） 算法要求：用起泡法对10个整数按升序排序。 算法分析：如果有n个数，则要进行n-1趟比较。在第1趟比较中要进行n-1次相邻元素的两两比较，在第j趟比较中要进行n-j次两两比较。比较的顺序从前往后，经过一趟比较后，将最值沉底（换到最后一个元素位置），最大值沉底为升序，最小值沉底为降序。 算法源代码： # include 几种常见内部排序算法比较
一种接收相干信号的盲多波束形成方法
阵列信号处理知识点
五种排序算法的分析与比较
几种排序算法的分析与比较--C语言
数据结构中几种常见的排序算法之比较
某阵列雷达信号处理
五种排序算法分析
数据结构课程设计报告---几种排序算法的演示(附源代码)
相干光信号分析
10.1几种基本排序算法的实现
阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全)
C语言中三种常见排序算法分析
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