关于扫雷游戏的一个算法

一、关于扫雷游戏的一个算法

用广度优先搜索就可以了，最开始考虑当前打开的第一个格子，如果周围8个中含有雷，那么这个格子标上数字，结束。如果周围八个都没有雷，那么这个格子翻开，再用同样的操作去处理周围的八个格子，你用一个队列保存这些需要判断的格子，依次处理就可以了。

二、基于VB的扫雷小游戏的设计哪里能下载的到呢？求论坛地址

因为两个数组维数皆为2，所以我们通过双循环做数据的对比工作。另外，当游戏玩

家按下非地雷的方块时，程序必须自动将周边非地雷的方块翻开，这个动作我们也可

以通过双循环的方式检查以按下的方块为中心与周边的8个方块所形成的3*3的二维数

组，鼠标指针所指即是代表按下的方块，利用双循环作数据的对比，不但速度快，而

且在设计阶段，程序的架构也比较清楚。程序设计时双循环常常搭配二维数组使用  

以上都是在毕业无忧论坛摘录的，更多的参考可以点击

还有源码下载的，希望能帮到你

三、怎么设计基于MATLAB的高阶带通滤波器的设计与仿真？

滤波器可广义地理解为一个信号选择系统。其中数字滤波器精度高、稳定性好，不存在阻抗匹配问题，可以时分复用，能够完成一些模拟滤波器完成不了的滤波任务。文中介绍了FIR数字滤波器的基本原理、应用领域及设计思想，比较了FIR滤波器各种实现结构的优缺点，并介绍了Matlab、ModelSim等软件实现低通FIR滤波器的方法及步骤，以此为指导，设计出了一种低通FIR滤波器。该滤波器采用了二的补码形式的CSD编码算法，能够将常系数编码中的非零位达到最少，从而简化乘法器的结构，提高滤波器的运算速度。滤波器电路采用Verilog HDL设计，最后设计出的基于CSD架构的半带FIR滤波器在ModelSim上通过了功能仿真，并在Matlab上进行频谱和时域分析。

四、如何玩系统自带的扫雷游戏啊~

扫雷的玩法及其简单，但所需的智力判断要求则是极高的。基本的就是，打开界面，用鼠标在好多方形格子上挖空、标雷，把你认为下面断定有雷的方格通过鼠标右击标上红旗，认为没有的就左击挖开，变成数字。这个数字最大应该是8（但我只见过7没有见过8），最小是1，标示了它的周围八个格子共有几个地雷，通过数字与数字之间的逻辑判断，你就基本上能够知道那个有雷那个没雷了。当然，如果你判断错了，地雷一出，游戏也就玩完了，点上面那个笑脸重新开始吧。

    游戏共分一个9*9(初级)，16*16(中级)，16*30(高级)，或自定义大小的方块矩阵中随机布置一定量的地雷(初级为10个，中级为40个，高级为99个)，可以由浅入深地去体验。自定义能够布局方格数量和雷的多少，但没有意义，这样做如同寻找投机取巧一样，属懒人白人的做法，还不如关了电脑洗碳去。

    就高级（我从没玩过初级）来说，这个游戏全部完成的成功概率是很低的，因为基本上是五格一雷，你第一开始的单击就很可能碰到，不说以后的过程和难度。好在游戏设定了如果第一击运气好，没有在地雷上站足，则先给你挖一小块或一大片，以便你顺利走出下一步。游戏是要求速度的，你不能一个一个地挖，当某个数字的周围雷数正确标出并标够后，你可以同时在这个数字上按下左右键，则周围所有无雷的格子就全部挖开了，甚至是一大片，这样就快多了。还有就是在很难判断有雷无雷的方块上可以通过两次单击右键来标上个“？”号，其实是纯粹没有作用的，空费时间。

    世界之大，什么人都有。据说在这款游戏上也有废寝忘食、孜孜不倦想创纪录的。现在扫雷高级的官方纪录是38.589秒，由迪昂．提乌(DionTiu)在2006年5月9日创下。扫雷中级最高的官方纪录是10秒,由美国玩家MattMcGinley保持。初级纪录是1秒，世界上很多人达到了这一点，在1秒的时间里完成初级的扫雷，据测算概率在0.00058％至0.00119％之间，点四个角的可能性最高。呵呵，不就是点一下就全开了吗，简直无聊到极点。国内的中级、高级记录由中国扫雷第一人张砷镓(世界排名第二位)保持，分别为11.37秒和38.82秒。至于我，则和大家一样能求得全开就不错了，玩玩而已。

五、基于MATLAB的有噪声的语音信号分析与处理设计的源代码及详细分析

这是我刚做的，运行是正确的！ly是语音信号的名字，截图自己运行就会有！ 原语音信号程序 figure(1); [y,fs,nbits]=wavread ('ly'); sound(y,fs,nbits); %回放语音信号 n = length (y) ; %求出语音信号的长度 Y=fft(y,n); %傅里叶变换 subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形'); subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱') 加噪语音信号程序 figure(2); [y,fs,nbits]=wavread ('ly'); n = length (y) ; %求出语音信号的长度 t=[0:1/8000:2 zeros(1,23520-1)]'; noise=0.04*sin(10000*pi*t);%sin函数产生噪声 s=y+noise; %语音信号加入噪声 sound(s); subplot(2,1,1);plot(s);title('加噪语音信号的时域波形'); S=fft(s); %傅里叶变换 subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形') 滤波后的信号程序 Ft=8000; Fp=1000; Fs=1200; wp=2*pi*Fp/Ft; ws=2*pi*Fs/Ft; fp=2*Ft*tan(wp/2); fs=2*Fs*tan(wp/2); [n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器的阶数和截止频率 [b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的频率响应的参数 [num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %利用双线性变换实现频率响应S域到Z域的变换 [y,fs,nbits]=wavread ('ly'); n = length (y) ; %求出语音信号的长度 t=[0:1/8000:2 zeros(1,23520-1)]'; noise=0.04*sin(10000*pi*t);%sin函数产生噪声 s=y+noise; %语音信号加入噪声 z11=filter(num11,den11,s); sound(z11); m11=fft(z11); %求滤波后的信号 figure(3); subplot(2,1,1);plot(z11);title('滤波后的信号波形'); subplot(2,1,2);plot(abs(m11),'r');title('滤波后信号的频谱');