塞班将死?Android取之?

报告显示,Android在全球智能手机市场的份额迅速增长,从去年的3.5%上升至25.5%,成为第二大手机操作系统。苹果iOS的市场份额则略有下降。预计Android在北美的销量将非常强劲。基于此趋势,预测Android未来可能超越塞班系统。

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根据一些信息做个预测

 

报告显示Android目前在全球智能手机市场的份额为25.5%,而去年同期Android市场份额只有3.5%,成为全球第二大手机操作系统。与此同时,苹果手机操作系统的市场份额从17.1%下降到16.6%。塞班以36.6%仍高居榜首。

在北美地区,苹果市场份额超过了RIM,但仍落后于Android。Gartner预计2010年第三季度,Verizon智能手机销量中有75%-80%为Android手机。

 

现在Google几乎就是网络的代名词,Google不是刚刚把android放上天吗。呵呵!

打从用手机就在诺基亚这个牌子下玩了许久,一直看着塞班系统的发展。

个人的一点看法,单单就塞班 VS Android,我想不久的将来以上的数字会改变,Android会以压倒性的优势战胜塞班。

塞班的Fans别打我。

以上纯属于牢骚,欢迎拍砖。

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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