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  • 水仙花数是指一个3位正整数,它的各位数字的立方和等于这个3位数本身... } 如果想求其他范围内的水仙花数,只需要对a=100和循环条件a进行修改即可。 例如,我想求300~400之间的水仙花数,将100改成300,999改成400即可。

    水仙花数是指一个3位正整数,它的各位数字的立方和等于这个3位数本身,例如:对于3位数153,如果153=1*1*1+5*5*5+3*3*3,编程找到这些数并输出。

    我们选择用while语句来实现:

    以下语句输出的是100~999以内的所有水仙花数:

    #include  <stdio.h>
    int main()
    {
    int a,b1,b2,b3;
    a=100;                //给变量a赋一个初值,该值为它的下界
    while(a<=999)         //这里的999相当于a的一个上界,以下的循环在100~999内循环
    {  
        b1=a%10;                                 //求a 的个位数
        b2=a/10%10;                              //求a 的十位数
        b3=a/100;                                //求a 的百位数
        if(b1*b1*b1+b2*b2*b2+b3*b3*b3 == a)      //根据水仙花公式判断此时的a值是否是水仙花数
           printf("%6d",a);                      //如果是,则输出
               a++;                              //a自加,数字加1 再循环判断
    }
    return 0;
    } 

    如果想求其他范围内的水仙花数,只需要对a=100和循环条件a<=999进行修改即可。

    例如,我想求300~400之间的水仙花数,将100改成300,999改成400即可。

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  • 在滤波器的通带信号上下起伏的范围,通常用dB表示。带外抑制是指对通带以外的信 号的抑制程度。矩形系数,简单的说就是认识滤波器都可不可能做成理想的矩形,它都 是有一定的介质频率。抑制频率:信号衰减某些...

    都是通信方面的专业用词,中心频率(Fo): 通常定义为带通滤波器(或带阻滤波

    )的两个3 dB点之间的中点,一般用两个3 dB点的算术平均来表示 。 带内波动是只

    在滤波器的通带内信号上下起伏的范围,通常用dB表示。带外抑制是指对通带以外的信

    号的抑制程度。矩形系数,简单的说就是认识滤波器都可不可能做成理想的矩形,它都

    是有一定的介质频率。抑制频率:信号衰减某些特定值或值的集合的特定频率或频率

    组。有时定义理想通带之外的频率区为抑制频率或频率组,所经过的衰减称为抑制。  

    dB就是分贝的意思,在通信反面一般都是用dB来表示一些参数。


    http://wenda.so.com/q/1366654842068147

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  • 什么是「成像清晰」,不严谨的理解就是:物体上一点发出的光线经过透镜后汇聚于成像底片上的同一点的时候,便是成像清晰。如图1所示: 图1 相机对焦情况 (请先忽略F1、F1’、f1’等符号的含义,后面会解释)....

    文章转自:https://www.zhihu.com/question/21427158
    版权归原作者!


    先说结论:对焦就是通过改变透镜与成像面的距离,使得拍摄物成像清晰

    什么是「成像清晰」,不严谨的理解就是:物体上一点发出的光线经过透镜后汇聚于成像底片上的同一点的时候,便是成像清晰。如图1所示:
    这里写图片描述
    图1 相机对焦情况


    (请先忽略F1、F1’、f1’等符号的含义,后面会解释)

    可以看到,图中左方小人头部A点发出的三个方向的光线,经过相机镜头后,汇聚于成像面上的一个点A’。你会问,那A点其他方向的光线呢?小人身上的其他点发出的光线呢?

    A点其他方向的光线也汇于A’点。
    小人身上其他点发出的光线,汇聚于成像面上的其他点。
    即:
    1、同一点发出的各个方向的光线,经过镜头后必定汇于同一点。
    2、同一平面上的不同的点发出的光线,汇聚于同一对应平面的不同点。

    这样,假设我们要拍摄的是小人,它能够在成像面上清晰成像,这时候我们一般就说「对焦于小人」,或者「小人是合焦的」。可以想象,与小人位于同一平面上的所有物体也必定是合焦的。也就是说,对焦对的是一个平面,不可能出现一个深度平面上A物体清晰而B物体模糊的情况。

    但如果出现图2这种情况,A’点不在成像面上。我们就需要调整成像面与相机镜头间的距离,使得其回到图1的状态。也就是图3的结果。
    这里写图片描述
    图2 不合焦情况


    这里写图片描述
    图3 合焦情况


    在图2到图3的变化中,看似是成像面做了移动,但在多数相机中,成像面是固定于相机某个位置的,对焦是通过镜头的前后移动实现的。这个移动大都是几毫米至几十毫米的,要比拍摄物到镜头的距离小得多,所以两图中小人与镜头的距离看起来像是相等。


    景深
    这里写图片描述
    那么,在上图中,除b平面以外的其他平面是不是就“成像模糊”了呢?以c点为例,在成像面上没有严格汇聚于一点,而是形成了一小块区域。而人眼分辨能力有限,只要该区域足够小,在人眼看来就仍然是“清晰”的。因此,焦平面前后一定距离(深度)范围内的景物最终的成像都是“清晰”的,这一深度范围称为景深。

    物体上点发出的光线在成像面上形成的模糊区域称之为弥散圆。之所以是圆形是因为光圈是圆形的。如果我们改变光圈的形状,“弥散圆”的形状也随之改变。
    这里写图片描述
    圆形光圈


    这里写图片描述
    心形光圈


    光圈的大小除了影响进光量以外,对景深也有影响,下图直观的说明了:光圈越大,景深越小。
    这里写图片描述
    光圈影响景深原理图


    下面说说图中其他符号的含义,也是相机成像原理的基本要素。

    1. 凸透镜

    首先,我们知道相机中的镜头使用的是凸透镜。什么叫凸透镜呢?两层含义,“凸”与“凹”相对,指镜片的中心比边缘厚(向外凸出),这样的镜片对光线有汇聚作用,反之则有发散作用;“透”是“透射”的意思,表示大部分光线能通过镜头,反射的光线很少,可忽略不计。

    2. 焦点

    对于凸透镜而言,焦点的定义为:平行于光轴的一束光线经过透镜之后汇聚 于一点,该点称为焦点。或者是,光轴上某点发出的所有光线通过透镜之后成为一组与光轴平行的光,该点称为焦点。
    这里写图片描述
    图4 焦点


    上图中的F点即为焦点。对于上述的定义,我们可以这样理解:若光线从左往右射入凸透镜,在右边汇聚于此点即为焦点;根据光路可逆原理,若光线从这点出发,从右往左射入凸透镜,在左方成为一组平行光,则该点也称为焦点。当然,焦点并不是只针对凸透镜的概念,对于凸面镜、凹面镜、凹透镜,焦点的定义会发生一些变化,不赘述。

    3. 焦平面

    焦平面的定义为:过焦点且与光轴垂直的面。从透镜的光学特性来看,焦平面上的任一点,发出的各个方向的光线经过透镜之后将成为一组平行光,当此点位于光轴上时(即焦点),透射后的平行光平行于光轴。
    这里写图片描述
    图5 焦平面


    4. 主点、主平面

    细心的读者会发现,图5中有两个焦点、两个焦平面,而且它们似乎是关于透镜对称的。实际上,图5将凸透镜简化成一个无厚度且完美对称的薄透镜模型,现在我们来研究这样的简化是否可行。先看图6:
    这里写图片描述
    图6 物方主点与物方主面


    中间为一个凸透镜,光线在通过空气-镜片和镜片-空气时发生两次透射(图中实线)。而实际上我们研究成像规律时,光线在透镜内部的情况我们并不关心。当把入射光作延长线,透射光作反向延长(图中虚线),相交于一点,一个方向的光对应一个点,而且各条光线对应的点位于同一平面,该平面称为主面(principal plane)。这样,我们可以把实际的光路等效为虚线表示的光路,即:认为光线只在主面处发生透射。主面与光轴的交点称为主点(principal point)。习惯上,我们将物体画在图的左侧,因此上述为物方主面/物方主点。对应的有像方主面/像方主点,如下图7:
    这里写图片描述
    图7 像方主点与像方主面


    5. 前/后焦点 前/后焦平面

    与主点/主平面类似,把物体一侧的焦点/焦平面称为物方焦点/物方焦平面,也称为前焦点/前焦平面(front focal point / front focal plane),把物像一侧的称为像方焦点/像方焦平面,也称为后焦点/后焦平面(rear focal point / rear focal plane)。
    这里写图片描述
    图8 前后焦点、焦平面


    6. 焦距

    不少资料这样定义焦距:焦点到透镜中心的距离。用f表示。它表征了透镜汇聚(或发散)光线的能力,焦距越小,透镜汇聚(或发散)光线的能力越强。可以把1/f定义为optical power。

    焦距的表征含义容易理解,但是我们让我们来思考一下上述的定义是否有问题:“透镜中心”指的是什么?光学上的中心?几何中心?事实上,上述定义是基于前述的薄透镜模型而言的,认为透射只发生在一个没有厚度的平面,这个平面的中心自然既是几何中心又是光学中心。但是相机的焦距在几十到几百毫米的数量级,对于精确计算而言,两主面间的距离不可忽略,因此上述定义,以及“焦距就是焦点到光心的距离”之类的定义都是不严谨的。

    维基百科里的定义如下:
    这里写图片描述
    如果你觉得这部分的名词太多太绕,没兴趣去细抠定义的话,只需要记住:我们常说的光心很多时候指的是主点,我们常说的焦距指的是(像方)有效焦距,即(像方)焦点到对应主面的距离

    7. 变焦

    变焦=改变焦距。

    其原理是通过镜头透镜组内不同镜片的相对位置变化来实现的。(具体过程我也并不是很了解。)
    注意与对焦的区别,对焦是整个透镜组的绝对移动。图1到图2其实就是变焦的过程。

    8. 易错点提醒

    最常见的错误是,认为相机图像传感器位置(成像面)=像方焦平面。
    以及,目标拍摄物体所在平面=物方焦平面。
    (当然,很多犯这种错误的示意图连物方像方都不分。)
    可以参见另一个问题:相机成像究竟是成在像平面还是成在焦平面?底片相当于像平面还是焦平面?

    一些资料里把目标物体所在平面称为「对焦平面(World focal plane)」,该名称与焦平面(focal plane)中文多了个「对」字,英文多了个「world」,容易造成混淆。

    总结一下:

    对焦平面 ≠ (物方)焦平面
    成像面一定不在(像方)焦平面上

    最后献上总结所有知识点的一张图:
    这里写图片描述

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    ||| 我建议你去看看 最基本的 计算机存储方式 ||| 与编译器有关了 超出范围 因为此时计算机无法表示 -32 768~32 767这个范围是十进制数的范围 16只是2进制数的范围 16跟-32 768~32 767这个没关系 ||| 取值范围 不能超过-32 768~32 767 ||| 16位不是十六位数 所谓的16位也就知道能是16个1和0的组合 ||| 首先要看你所在的环境:1、如果你是在16位操作系统下写DOS程序 一般是采用16位 无法表示 计算机只认二进制 1个位所存放的就是1 OR 0 位是存放二进制的 ||| 补充下:所谓的16位(bit)就是2个字节(btye) 正数和负数相加就=65535个数 中间的有个0所以正数就只能到32767 INT的范围就成了-32768~32767 也就是说2个字节内只能存放65536个数字 再加个0就是65536 16个1=65535 比如 a=32768 就溢出了 ||| 一般来说int型变量为16位 int型的数值范围是16位2进制数 而且是按带符号数的补码来看的 最高位是符号位 也就是从0111111111111111~1111111111111111换算成10进制的就是-2^15~(2^15)-1 也就是-32768~32767 ||| int a;a=5;给a赋值一定要在范围为-32 768~32 767 ||| 整型中的各个数的取值范围啊 他有给变量类型 固定的空间的 固定就是范围 你可以对照我上面说的自己去算算在32位环境下int型的取值范围是多少 ||| 这个是有符号的整形啊没有符号是0-65535吧 ||| 如果超过这个范围就会产生溢出`溢出后的数是随机的 也就是占32位 int型占4个字节 所以它的取值范围是-32768 ~~ +327672、如果是32位操作系统 2的15次方也就是32768 这样它就用15位表示一个整体值 为1表示负数) 所以它的最高位为符号位(为0表示正数 但int型是有符号的(也就是有正负之分) 这个值是65536 是2的16次方 也就是int占16位 每个字节8位 那int型占2个字节 当然除了C以外其他的语言采用了某些别的方法来限定比如C#就将int分为了int16、int32、int64……之类的 ||| int型的取值范围 ||| 语言的范围就是二进制转十进制 int a;那么a的取值范围是-32 768~32 767如果超过这个范围就会出现错误 即1111111111111111;转换成十进制正好是32673 ||| 16位表示的是二进制 所以他的范围最大是2的15次方即0111111111111111而最小的值是1111111111111111 ||| 整型int在C中占2个字节 最高位表示符号 规定是从-32 768~32 767 ||| 你说的这个是对于32位系统的 所以int能储存16位的二进制数据 ·溢出 其实是 假的 比如当超过最大值1 时他会循环回来 变成0 ||| 只是一个范围而已 就溢出了 如果超出16位 一个字节可以储存8位数据
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