32、Laravel 集合:强大的数据处理工具

Laravel 集合:强大的数据处理工具

1. 集合基础

在编程中,集合并非新鲜概念。许多编程语言都能直接对数组进行集合式编程,但 PHP 却没有这么便捷。在 PHP 里,我们通常使用 array*() 系列函数来处理数组,不过这些函数使用起来既麻烦又容易让人混淆。

1.1 传统 foreach 循环示例

下面是一个常见但代码较为冗长的 foreach 循环示例:

$users = [...];
$admins = [];
foreach ($users as $user) {
    if ($user['status'] == 'admin') {
        $user['name'] = $user['first'] . ' ' . $user['last'];
        $admins[] = $user;
    }
}
return $admins;

1.2 使用原生 PHP 函数重构

我们可以使用 PHP 原生的 array_map() array_filter() 函数对上述代码进行重构:

$users = [...];
return array_map(function ($user) {
    $user['name'] = $user['first'] . ' ' . $user
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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