Java8 Stream的常用API

本文深入讲解Java Stream API的使用方法,包括流的创建方式,如通过Stream.of产生单个元素或多个元素的流,产生空流,以及通过集合或数组创建流。同时,介绍了流的常见操作,分为中间操作与终端操作,如filter过滤、map映射、reduce归约等,帮助开发者高效处理数据集合。

1.流的创建

	    /**
         * 1. 通过Stream产生流
         */
        /**
         *1.1 产生一个包含单个元素的流
         * Stream<T> of(T t)
         */
        String tempStr = "str";
        Stream<String> tempStrStream = Stream.of(tempStr);

        /**
         * 1.2 产生生元素为指定值的有序流
         * Stream<T> of(T... values)
         */
        Stream<Integer> integerStream = Stream.of(0, 1, 2);

        /**
         * 1.3 产生一个空流
         * API: Stream<T> empty()
         */
        Stream<Object> empty = Stream.empty();

        /**
         * 1.4 产生一个无限流,值由反复调用函数s生成
         * Stream<T> generate(Supplier<T> s)
         */
        Stream<Double> generate = Stream.generate(Math::random);

        /**
         * 1.5 产生一个无限流,seed为初始值,f为对应的函数
         * Stream<T> iterate(final T seed, final UnaryOperator<T> f)
         */
        Stream<Integer> iterate = Stream.iterate(0, i -> i + 1);

        /**
         * 2.通过集合产生流
         */
        /**
         * 2.1 数组
         * Arrays.stream(T[] array)
         */
        int[] ints = {1, 2, 3};
        IntStream stream = Arrays.stream(ints);

        /**
         * 2.2 List/Set
         * Collection.stream()
         */
        List<String> list = new ArrayList<>();
        Stream<String> listStream = list.stream();
        
        /**
         * 2.3 Map
         */
        Map<Long, String> map = new HashMap<>();
        Stream<Map.Entry<Long, String>> entryStream = map.entrySet().stream();

2.常见的流操作

2.1 中间操作(Intermediate Operation)

filter ,
map , mapToInt , mapToLong , mapToDouble ,
flatMap , flatMapToInt , flatMapToLong flatMapToDouble
distinct ,sorted , peek , limit , skip

2.2 终端操作(Terminal Operation)

forEach , forEachOrdered , toArray , reduce ,collect , min/min , count

2.3 短路终端操作(Short-circuiting Terminal Operation)

anyMatch , allMatch , noneMatch , findFirst ,findAny
待续

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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