swift第一课

swift第一课
数字转字符串
var age = 10
var hand = 2
var str = "I have " + string(hand) + "hands,\(age) years old"
string(hand),\(age)
var(变量)let(常量)
命名规则:任意字符
数据类型:Int,Float,Double,Bool,Character,String,Array,Dictionary,元祖类型(Tuple),可选类型(Optional)
let age:Int = 10 (变量类型) ---- let age = 10
变量使用之前必须初始化
0b/二进制 0b1010//10
0o/八进制 0o12/10
0x/十六进制
浮点数:默认为double(至少15位小数点),float(6位)
类型别名:typealias MyInt = Int
N对N赋值let(x,y) = (1,2) x = 1都为常量
swift 的赋值运算符没有返回值
if (x=y){}//错误,没有具体的值
求余运算符
9%4//1  -9%4//-1 9%-4//1 -9%-4//-1 求余结果的正负跟百分号左边数值的正负一致
支持浮点数的求余计算:8%2.5//0.5
bool:true,false只有这两个值,没有非零为真的概念
if语句的条件必须为bool类型的值
三目运算的条件必须为Bool类型的值
范围运算符:
闭合范围运算符:[a,b]  0...3
半闭合范围运算符:[a,b) 0..<3
for index in 1...5//5次
元组类型 var position = (x : 10.5, y : 20 )<数组与结构体的结合>
元组的访问 position.x,position.y; position.0,position.1
position.x = 30//let 类型不能修改
let position = (10,20)//简写
let position = (29,"jack")//数据类型任意
swift会自动推断类型
可明确声明类型:var person:(Int,String) = (20,"jack")//明确指定元素类型的情况下不能加上元素的名称 :var person:(Int,String) = (age:20,name:"jack")//错误
var(x,y) = (10,20)
var point = (x,y)
var point = (10,20)
var (x,y) = point
可以使用下划线忽略某个元素的值,取出其他元素的值:var (_,name) = person
switch a//c中只能为整数,swift为任意
case后必须有执行语句,执行完后直接退出switch
case的多条件匹配:case 0,1:语句
case的范围匹配:case 90...100:语句
注意:switch要保证处理所有可能的情况,不然会报错,不能省略default
case匹配元组
标签:可以明确指定退出循环
swift无指针概念
输入输出参数:
func change(inout num:Int){
num = 10
}
var a = 20
change(&a)//a=10





分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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