如何将Mac OS X10.9下的Python2.7升级到最新的Python3.3

第1步:下载Python3.3

地址:https://www.python.org/download/releases


第2步:安装下载的img文件,安装完后的目录如下:
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3


第3步:移动python的安装目录
原来的安装目录见第2步,不过所有的python都在/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions目录中,

所以最好使用下面的命令移动一下,当然不移动也可以。但后面步骤中的某些路径需要修改下。
sudo mv /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions


第4步:改变Python安装目录的用户组为wheel
sudo chown -R root:wheel /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3

python2.7的用户组就是wheel,3.3也照葫芦画瓢吧!


第5步:修改Python当前安装目录的符号链接
在 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/目录下有一个Current,这是一个目 录符号链接,指向当前的Python版本。原来指向2.7的,现在指向3.3。所以应先删除Current。然后重新建立Current符号链接,命令如 下:

sudo rm /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/Current
sudo ln -s /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3 /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/Current


第6步:删除旧的命令符号链接

在/usr/bin目录下有4个python命令的符号链接,使用下面的命令先删除
sudo rm /usr/bin/pydoc
sudo rm /usr/bin/python
sudo rm /usr/bin/pythonw
sudo rm /usr/bin/python-config


第7步:重新建立新的命令符号链接
将第6步删除的符号链接重新使用下面命令建立,它们都指向Python3.3了。
sudo ln -s /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin/pydoc3.3 /usr/bin/pydoc
sudo ln -s /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin/python3.3 /usr/bin/python
sudo ln -s /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin/pythonw3.3 /usr/bin/pythonw
sudo ln -s /System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin/python3.3m-config /usr/bin/python-config


第8步:更新/root/.bash_profile文件中的路径
cd ~

vim .bash_profile

在.bash_profile插入下面的内容即可

# Setting PATH for Python 3.3
# The orginal version is saved in .bash_profile.pysave
PATH="/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.3/bin:${PATH}"
export PATH

ok,现在重新启动一下Console

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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值