function validateIdCard2(){ var cd = /(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)/;//定义身份证匹配算法 var legalIdCard = $("#idCard2").val();//获取前台界面字段值 if(legalIdCard != null && legalIdCard !=""){//运用匹配方法直接判断 //判断身份证是否脱敏,如果脱敏直接跳过 if (cd.test(legalIdCard) == false) { top.Dialog.alert("身份证号不合法!"); $("#idCard2").val("");//将前台输入值置为空 return false; } } }
时间: 2024-04-19 18:25:10 浏览: 20
根据您提供的代码片段,这段代码用于验证身份证号的合法性,类似于之前提到的代码。
首先使用正则表达式 `cd` 对身份证号进行匹配验证。如果身份证号不为空且不符合15位或18位且最后一位不是数字或字符X的格式,则弹出提示错误信息,并将输入框中的值置为空。
与之前不同的是,这段代码没有对身份证号是否已经脱敏进行判断。如果需要判断身份证号是否已经脱敏,您可以在验证之前添加类似的逻辑,例如使用正则表达式匹配身份证号是否符合脱敏的格式。
总体来说,这段代码可以实现对身份证号的合法性验证,但需要注意的是,这只是对身份证号的基本格式进行了简单验证,并不能保证输入的身份证号是真实有效的。在实际使用中,还需要根据具体的业务需求进行更加严格的验证。
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function validateIdCard1(){ //判断身份证是否脱敏,如果脱敏直接跳过 // 身份证号码为15位或者18位,15位时全为数字,18位前17位为数字,最后一位是校验位,可能为数字或字符X var cd = /(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)/;//定义身份证匹配算法 var legalIdCard = $("#idCard1").val();//获取前台界面字段值 if(legalIdCard != null && legalIdCard !=""){//运用匹配方法直接判断 if (cd.test(legalIdCard) == false) { top.Dialog.alert("身份证号不合法!"); $("#idCard1").val("");//将前台输入值置为空 return false; } } }
在给定的代码中,你可以在判断身份证号码合法性之前添加一个判断,以检测身份证是否脱敏。如果身份证被脱敏,则直接跳过验证逻辑。以下是修改后的代码示例:
```javascript
function validateIdCard1() {
// 判断身份证是否脱敏,如果脱敏直接跳过
var desensitizedRegex = /\d{6}\*{6}\d{2}/; // 脱敏标记的正则表达式
var legalIdCard = $("#idCard1").val(); // 获取前台界面字段值
if (desensitizedRegex.test(legalIdCard)) {
// 身份证已脱敏,直接跳过验证
console.log("身份证已脱敏");
return;
}
// 身份证未脱敏,进行合法性验证逻辑
var cd = /(^\d{15}$)|(^\d{18}$)|(^\d{17}(\d|X|x)$)/; // 定义身份证匹配算法
if (legalIdCard != null && legalIdCard != "") {
// 运用匹配方法直接判断
if (cd.test(legalIdCard) == false) {
top.Dialog.alert("身份证号不合法!");
$("#idCard1").val(""); // 将前台输入值置为空
return false;
}
}
}
```
在这个修改后的代码中,首先会使用正则表达式`\d{6}\*{6}\d{2}`来匹配身份证号码中是否有6个数字、6个星号和2个数字的组合,如果匹配成功,则认为身份证已脱敏,直接跳过验证逻辑。如果匹配不成功,则进行其他合法性验证逻辑。请注意,这只是一个简单的示例代码,你可以根据实际需求进行适当修改和扩展。
4. The auto-correlation function of a stationary process $x(n)$ is given by: (1) $r_{x x}(k)=0.5^{|k|}, \quad$ for all $k$. (2) $r_{x x}(k)=0.5^{|k|}+(-0.5)^{|k|}, \quad$ for all $k$. Please determine the model that generates $x(n)$.这道题中文具体解题步骤
这道题考察的是根据自相关函数求解随机过程的模型,根据Wiener-Khinchin定理,自相关函数与功率谱密度存在傅里叶变换关系:
$$
r_{xx}(k)=\mathcal{F}^{-1}\{P_{xx}(f)\}(k)
$$
因此,我们需要根据自相关函数求解功率谱密度。
对于第一问,自相关函数为:
$$
r_{xx}(k)=\begin{cases} 0.5^k, & k\geq 0 \\ 0.5^{-k}, & k<0\end{cases}
$$
因此,功率谱密度为:
$$
P_{xx}(f)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}r_{xx}(k)e^{-j2\pi kf}=\sum_{k=-\infty}^{\infty}0.5^{|k|}e^{-j2\pi kf}=\frac{1}{1-0.5e^{-j2\pi f}}+\frac{1}{1-0.5e^{j2\pi f}}-1
$$
可以发现,这是一个无限长的幅度为$\frac{1}{1-0.5e^{-j2\pi f}}$的等间距脉冲串的频谱,因此该随机过程可以表示为一个无限长等间距脉冲串的加权和,即:
$$
x(n)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}a_k \delta(n-kN), \quad a_k=\begin{cases} A, & k\geq 0 \\ B, & k<0\end{cases}
$$
其中,$\delta(n)$为单位脉冲函数,$N$为脉冲间隔,$A$和$B$为加权系数,由于该过程是宽平稳的,因此加权系数与脉冲间隔无关,只与自相关函数的值有关。
对于第二问,自相关函数为:
$$
r_{xx}(k)=\begin{cases} 1.5^k, & k\geq 0 \\ 1.5^{-k}-0.5^{|k|}, & k<0\end{cases}
$$
因此,功率谱密度为:
$$
P_{xx}(f)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}r_{xx}(k)e^{-j2\pi kf}=\sum_{k=-\infty}^{\infty}(0.5^{|k|}+(-0.5)^{|k|})e^{-j2\pi kf}=\frac{1}{1-0.5e^{-j2\pi f}}+\frac{1}{1+0.5e^{j2\pi f}}-2
$$
可以发现,该功率谱密度与第一问的功率谱密度类似,也是一个幅度为$\frac{1}{1-0.5e^{-j2\pi f}}$的等间距脉冲串的频谱,只是加了一个幅度为$-1$的直流分量,因此该随机过程可以表示为一个无限长等间距脉冲串的加权和再加上一个常数,即:
$$
x(n)=\sum_{k=-\infty}^{\infty}a_k \delta(n-kN)+C, \quad a_k=\begin{cases} A, & k\geq 0 \\ B, & k<0\end{cases}
$$
其中,$C$为常数。