hadoop中historyserver在哪里配置

抱歉，由于我是一个AI语言模型，我没有办法提供图片处理的代码。但是，我可以为您提供一些参考资料，希望对您有所帮助。

相位角重构是一种数字信号处理技术，用于将频域信号转换为时域信号。相位角重构的基本思想是，通过傅里叶变换将信号从时域转换为频域，然后通过计算相位角将信号从频域重新转换为时域。

以下是一个使用相位角重构的简单示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define PI 3.14159265358979323846

int main()
{
    int i, j, k, N;
    double *x, *y, *Xr, *Xi, *xr, *xi, *phase;

    // 读取输入信号
    printf("请输入输入信号的长度N：");
    scanf("%d", &N);
    x = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    y = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    printf("请输入输入信号的实部和虚部：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        scanf("%lf %lf", &x[i], &y[i]);
    }

    // 计算傅里叶变换
    Xr = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    Xi = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    for (k = 0; k < N; k++) {
        Xr[k] = 0;
        Xi[k] = 0;
        for (n = 0; n < N; n++) {
            Xr[k] += x[n] * cos(2 * PI * k * n / N) + y[n] * sin(2 * PI * k * n / N);
            Xi[k] += y[n] * cos(2 * PI * k * n / N) - x[n] * sin(2 * PI * k * n / N);
        }
    }

    // 计算相位角
    phase = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    for (k = 0; k < N; k++) {
        phase[k] = atan2(Xi[k], Xr[k]);
    }

    // 重构时域信号
    xr = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    xi = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    for (n = 0; n < N; n++) {
        xr[n] = 0;
        xi[n] = 0;
        for (k = 0; k < N; k++) {
            xr[n] += Xr[k] * cos(2 * PI * k * n / N) - Xi[k] * sin(2 * PI * k * n / N);
            xi[n] += Xr[k] * sin(2 * PI * k * n / N) + Xi[k] * cos(2 * PI * k * n / N);
        }
        xr[n] /= N;
        xi[n] /= N;
    }

    // 输出结果
    printf("重构后的实部和虚部为：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        printf("%lf %lf\n", xr[i], xi[i]);
    }

    // 释放内存
    free(x);
    free(y);
    free(Xr);
    free(Xi);
    free(phase);
    free(xr);
    free(xi);

    return 0;
}

这个示例代码使用的是离散傅里叶变换（DFT）来计算信号的频域表示，然后使用相位角来重构时域信号。如果您需要更高效的算法或更复杂的图像处理操作，可以考虑使用更专业的图像处理库或算法。