webpack 学习 第4天,webpack 每日一练

本文详细介绍如何使用Webpack进行项目打包,从创建项目、安装依赖到配置Webpack并最终打包输出,适合Webpack初学者快速上手。

1,webpack 每日一练,最基本的使用

2,创建新项目

npm init 


3,安装用到的包

npm install webpack@3.10.0 style-loader css-loader --save

4,创建主页面 index.html

<!--Created by Sukla on 2018/3/1.-->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="en">
    <meta charset="utf-8">
</head>
<body>
<script src="bundle.js"></script>
</body>
</html>

5,创建打包入口文件 entry.js

/**
 * Created by Sukla on 2018/3/1.
 */
require('./style.css')
document.write(123)
document.write(require('./module.js'))
6,创建样式表 style.css

body{
    background: #005aa0;
}
7,创建脚本文件 module.js

/**
 * Created by Sukla on 2018/3/1.
 */
module.exports=3456
8,创建webpack打包配置文件 webpack.config.js

/**
 * Created by Sukla on 2018/3/1.
 */
var webpack=require('webpack')

module.exports={
    entry:'./entry.js',
    output:{
        path:__dirname,
        filename:'bundle.js'
    },
    module:{
        loaders:[
            {test:/\.css$/,loader:'style-loader!css-loader'}
        ]
    },
    plugins:[
        new webpack.BannerPlugin('This file is created by Sukla.')
    ]
}
9,开始打包

webpack --progress --colors
10,结果








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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