a /= sqr(k + m) / sqr(k + m);

时间: 2023-12-31 19:02:34 浏览: 50
这个表达式的含义是对a进行赋值,并将其除以k乘以m的平方根的平方再除以k乘以m的平方根的平方。 在计算过程中,我们需要先计算k乘以m的平方根的值,然后再将其平方。这可以通过调用函数实现。 接着,我们计算表达式的分母,即sqr(k乘以m)。 最后,我们将a除以分母的结果进行赋值。即a的最终值为其原值除以sqr(k乘以m)的平方。 总结起来,这个表达式的含义是将a的值除以k乘以m的平方根的平方,并将结果赋值给a。
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#define SQR(X) X* X #include<stdio.h> int main() { int a = 10, k = 2, m = 3; a /= SQR(m) / SQR(k); printf("%d\n", a); return 0; }

这段代码会输出 120。 宏定义 SQR(X) X * X 展开后,a /= SQR(m) / SQR(k) 会被展开为 a /= m * m / k * k,因为除法运算符 / 和乘法运算符 * 的优先级相同,都是从左到右结合,所以会先计算 m * m 和 k * k 的值,再进行除法运算。因此,a 最终的值为 10 / (3*3)/(2*2) = 120。

C语言,找出大于正整数m且靠近m的k个素数,m和k均从键盘输入

```c #include <stdio.h> #include <math.h> int isPrime(int n) { if (n <= 1) { return 0; } int sqr = sqrt(n); for (int i = 2; i <= sqr; i++) { if (n % i == 0) { return 0; } } return 1; } int main() { int m, k; printf("请输入正整数m和k:"); scanf("%d %d", &m, &k); int count = 0; int num = m + 1; while (count < k) { if (isPrime(num)) { printf("%d ", num); count++; } num++; } return 0; } ``` 首先定义一个函数`isPrime`用于判断一个数是否为素数,如果是则返回1,否则返回0。接着从键盘读入正整数m和k,从m+1开始往后遍历每个整数,如果是素数则输出并计数器加1,直到找到k个素数为止。

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注释并解释以下代码:function [Image,Psnr]=WaveletDenoising(x,n,wname,image,a) %函数功能: % y=WaveletDenoising(x,n,wname) % 选择一副图像,加上不同程度的高斯噪声,对带噪图像进行小波分解, % 对小波系数进行阈值处理再利用处理后的结果重构原图像 %输入参数: % x----输入的噪声图像 % n----小波分解的层数 % wname----小波基函数 % a----折中系数 %输出参数: % Image----原图像去噪后重构的图像 % Sndz----峰值信噪比 [c,s]=wavedec2(x,n,wname); %进行3层小波分解 for i=1:3 %获取各层各高频分量在c向量中的坐标 if i==1 num(i,1)=s(i,1)*s(i,2)+1; num(i,2)=num(i,1)+s(i+1,1)s(i+1,2); num(i,3)=num(i,2)+s(i+1,1)s(i+1,2); step(i)=s(i+1,1)s(i+1,2); else num(i,1)=num(i-1,3)+s(i,1)s(i,2); num(i,2)=num(i,1)+s(i+1,1)s(i+1,2); num(i,3)=num(i,2)+s(i+1,1)s(i+1,2); step(i)=s(i+1,1)s(i+1,2); end end C=c; for j=1:101 b(j)=0.01(j-1); %折中系数取0到1中的两位小数进行比较 for i=1:3 [H,V,D]=detcoef2('a',c,s,i); %提取第i层各高频系数 B=[H V D]; [M,N]=size(B); for k=1:M for w=1:N sigma=median(abs(B(k,w)))/0.6745;%噪声方差 end end th=sigmasqrt(2log10(MN)); ch=c(1,num(4-i,1):num(4-i,2)+step(4-i)-1);%对各高频系数进行阈值处理 C(1,num(4-i,1):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(ch,th,b(j));%阈值处理函数 cv=c(1,num(4-i,2):num(4-i,2)+step(4-i)-1); C(1,num(4-i,2):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(cv,th,b(j)); cd=c(1,num(4-i,3):num(4-i,2)+step(4-i)-1); C(1,num(4-i,3):num(4-i,2)+step(4-i)-1)=ThresholdProcessing(cd,th,b(j)); end ReImage(:,:,j)=waverec2(C,s,wname);%重构图像 [a1,b1]=size(image);%计算峰值信噪比 sqr=double(image) - double(ReImage(:,:,j)); mse= sum(sum( sqr.^2 ))/(a1b1); PSNR(j)= 10log10( 255255 / mse ); end %返回输出值 a=a+1; [Ma,Mn]=max(PSNR); if a==0 Psnr=Ma; Image=ReImage(:,:,b(Mn)*100); else Image=ReImage(:,:,a); Psnr=PSNR(a); end end

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