SpringMVC_01入门使用

本文介绍了如何在Spring MVC中实现简单的Hello World示例,包括导入相关jar包、配置DispatcherServlet和@Controller,以及@RequestMapping注解的详细使用。

一、导入相关jar包

在这里插入图片描述

二、配置DispartcherServlet

在这里插入图片描述

三、配置springmvc中的内容:

在这里插入图片描述
@RequestMapping(“/hello”) : 这个方法返回访问的路径就是:前缀+ return值+后缀

四、@RequestMapping

@RequestMapping注解的介绍:

1.可以放在方法上面也可以放在类上面(调用的时候路径有所差别);

2.会映射到WEB的根目录下

3.属性:
value:指定控制器可以处理哪些URL请求
method:指定URL的请求方式
params: 指定参数可以包含哪些,或不包含哪些
Headers: 指定 请求头信息(如果不符合,就无法访问)

提示:
1.lib包必须放在WEB-INF下面,不然程序的访问是会出问题的
2.@RequestMapping注解所在类要添加**@Controller** 注解 标识为处理器

这样一个简单的helloworld就写好了,就可以简单的使用我们的springMVC框架了

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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