189 8069 5689
就直接输入一个浮点数呗，例如夹角为30，则直接输入30或30.0就是了。程序段可如下
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float a, b, C;
scanf("%f%f%f", a, b, C);
但用三角函数时，需将角度转为弧度进行计算，公式为：
弧度 = 圆周率 * 角度 / 180
比如根据公式“S三角形 = a * b * sinC / 2"求面积的程序可如下：
#include stdio.h
#include math.h
void main( )
{
float a, b, C, S;
scanf("%f%f%f", a, b, C);
S = a * b * sin(3.1415926 * C / 180) / 2;
printf("%f\n", S);
}
sinc函数有两个定义，有时区分为归一化sinc函数和非归一化的sinc函数。它们都是正弦函数和单调递减函数 1/x的乘积：
sinc(x) = sin(pi * x) / (pi *x);归一化
rect x
sinc函数与窗函数的傅里叶变换对 根据傅里叶变换的对称性质。
sinc函数的傅里叶变换的形式就是一个系数1/2π乘以一个窗函数啦
矩形函数与sinc函数互为傅里叶变换。有公式sinc(σt/2π)↔(2π/σ) rect (ω/σ)。 所以你的这个变换为rect(ω/2π)或者为rect(f)
MATLAB可以实现傅里叶变换问题。
sinc函数，又称辛格函数，用sinc(x)表示。（sinc函数与Sa函数的数学表达形式相同，Sa函数称为采样函数，或抽样函数，用Sa(x)表示，Sa函数词条请看抽样信号。有两个定义，有时区分为归一化sinc函数和非归一化的sinc函数。
c函数是很特殊的函数，一般是区间函数的傅立叶变换，
t=-15:0.001:15;
fa=sinc(t/pi); %Sa函数的原函数
subplot(211);
plot(t,fa); %在（-15,15）区间内构造Sa函数图像
xlabel('t');
ylabel('Sa（t）');
title('在区间（-15，15）内构建Sa(t)函数');
grid on;
%下面是想要实现对sinc函数的傅里叶变换并且构图。。但是不知道fft函数要怎么用。
subplot(212);
Fa=log(1+abs(fftshift(fft(Sa)))); %对Sa函数进行傅里叶变换
plot(Fa); %在（-3,3）内构造频谱图
xlabel('w');
ylabel('Fa（t）');
title('Sa(t)的频谱函数');
grid on;
sinc函数与窗函数的傅里叶变换对 根据傅里叶变换的对称性质。
sinc函数的傅里叶变换的形式就是一个系数1/2π乘以一个窗函数。
扩展资料：
傅里叶变换的逆变换容易求出，而且形式与正变换非常类似;
正弦基函数是微分运算的本征函数，从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内，频率是个不变的性质，从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取；
卷积定理指出：傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算，从而提供了计算卷积的一种简单手段；
离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速地算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT)).
参考资料来源：百度百科-傅里叶变换
肯定不行，要导入Math.h头文件后，用sin()函数
，，，，0.5*a*b*sin(c)，，，，
并且sin()内的参数是弧度，如果你的c是角度的话，就要除一下圆周率，，，，0.5*a*b*sin(c/3.1415926)，，，，
考试的时候sinc不能直接写c的。
因为这二者的意义完全不同，前者是数学里面三角函数这部分的专有名词，后者则是英语中的字母。所以绝对不可以进行相互替换。
sinc函数，又称辛格函数，用sinc（x）表示。sinc函数与sa函数的数学表达形式相同，Sa函数称为采样函数，或抽样函数，用Sa（x）表示，Sa函数词条有两个定义，有时区分为归一化sinc函数和非归一化的sinc函数。
它们都是正弦函数和单调递减函数 1/x的乘积，函数在原点的奇异点有时显式地定义为 1，sinc 函数处处可解析。非归一化sinc函数等同于归一化sinc函数，只是它的变量中没有放大系数 π。
从时域到频域
在对信号进行处理的过程中，我们经常使用傅立叶变换。傅立叶变换将信号从时域转到频域，便于分析和处理。
当采样脉冲的宽度越来越窄，采样后的信号具有的频谱宽度会越来越宽。在理论分析时，我们可以假设脉冲的宽度趋于0，也就是δ函数。这时候信号的频谱在频域上无限重复延展。
我们在还原信号的时候，只需要在频谱上做一个低通滤波，把那些延展出来的频率过滤掉，得到的就是原始的信号啦！
而根据傅立叶变换的性质，在频域上乘积，等价于在时域上的卷积。而低通滤波器，可以近似看为一个矩形函数。矩形函数的傅立叶变换（或者逆变换），则是Sinc函数。
所以，低通滤波的操作，又相当于把采样点和Sinc函数进行了卷积。采样点和采样点之间的曲线，也就自然而然地形成了。
是因为sinc信号在频域上是一个矩形窗。
一个连续时间信号经过理想取样后频谱会产生周期延拓。为了重建信号，就需要用低通滤波器把周期延拓产生的高频部分滤掉，只保留原来的基带频谱。这个低通滤波过程就是在频域上乘一个矩形窗。
频域中相乘对应时域中卷积；频域中的矩形窗对应时域中的sinc信号。
所以在时域上重建信号就是要把采样后的信号与sinc信号进行卷积。这个卷积运算化简一下就是所谓的取样内插，内插函数便是sinc函数。
根据采样信号重建信号需要通过一个低通滤波器
采样信号
截止频率为wc的低通滤波器的时域为
重建过程