private static final String[] ROMAN_SYMBOLS = {"M", "CM", "D", "CD", "C", "XC", "L", "XL", "X", "IX", "V", "IV", "I"}; private static final int[] ARABIC_VALUES = {1000, 900, 500, 400, 100, 90, 50, 40, 10, 9, 5, 4, 1}; public static String convert(int arabic) { StringBuilder result = new StringBuilder(); int remaining = arabic; for (int i = 0; i < ARABIC_VALUES.length; i++) { while (remaining >= ARABIC_VALUES[i]) { result.append(ROMAN_SYMBOLS[i]); remaining -= ARABIC_VALUES[i]; } } return result.toString(); } }

时间: 2024-04-23 20:25:15 浏览: 18
这是一个用于将阿拉伯数字转换成罗马数字的方法。该方法中使用了两个静态数组,一个是罗马数字的符号数组 ROMAN_SYMBOLS,另一个是阿拉伯数字的值数组 ARABIC_VALUES。该方法使用了 StringBuilder 类来构建字符串,通过 for 循环遍历 ARABIC_VALUES 数组中的每个值,并在 while 循环中判断 remaining 是否大于等于当前值,若是则将对应的罗马数字符号添加到 result 中,并将 remaining 减去对应的阿拉伯数字值,直到 remaining 小于当前值。最后返回转换后的罗马数字字符串。
相关问题

clear all; close all; num_tx = 2; num_rx = 3; num_symbols = 100000; SNR_dB = 0:2:20; ber = zeros(1, length(SNR_dB));

这是一段 MATLAB 代码,用于计算多输入多输出 (MIMO) 系统中不同信噪比 (SNR) 下的误码率 (BER)。其中,num_tx 表示发送天线数,num_rx 表示接收天线数,num_symbols 表示发送符号数量,SNR_dB 表示不同 SNR 值的数组,ber 是一个长度为 SNR_dB 的数组,用于存储不同 SNR 下的 BER。 代码中首先清除之前的变量和图形,然后定义了几个变量。接下来,通过循环计算不同 SNR 值下的 BER。具体实现方式可能涉及到信道建模、调制解调、误码率计算等方面的知识。

futures.futures_day_bars(symbols=Futures,start_dt='20120615',end_dt='20221223')

根据您提供的代码,看起来您正在调用一个名为 `futures_day_bars()` 的函数,该函数接受以下参数: - `symbols`: Futures,表示您要获取的期货合约的符号或合约代码。 - `start_dt`: start_dt,表示您要获取数据的起始日期,格式为 'YYYYMMDD',即年月日。 - `end_dt`: end_dt,表示您要获取数据的结束日期,格式同样为 'YYYYMMDD'。 根据函数的名称和参数,我猜测这可能是一个用于获取期货交易日线数据的函数。它可能返回一个包含指定期货合约在指定日期范围内的每个交易日的数据框。请确保您已经导入了相关的库或模块,并且正确设置了其他必要的参数和凭证。 请注意,这只是我的推测,具体的功能和实现取决于您使用的库或模块。如果您需要更详细的帮助,请提供更多上下文或相关信息。

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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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