iOS-UIKit( UIVisualEffectView.h - -解读)

                            <<UIVisualEffectView.h>>

/*

 iOS 7开始,苹果改变了AppUI风格和动画效果,例如当导航栏出现在屏幕上的效果。尤其是苹果在iOS7中,使用了全新的雾玻璃效果(模糊特

 效)。不仅仅是导航栏,通知中心和控制中心也采用了这个特殊的视觉效果。

 但是苹果并没有在SDK中放入这个特效,程序员不得不使用自己的方法在模拟这个效果,一直到iOS8的出现。

 iOS 8中,SDK中终于正式加入了这个特性,不但让程序员易于上手,而且性能表现也很优秀。苹果将之称为Visual Effects(视觉效果)。

 Visual Effects是一整套的视觉特效,包括了UIBlurEffectUIVibrancyEffect。这两者都是UIVisualEffect的子类,前者允许在你App中动态地创建实时的雾玻璃效果,而后者则允许你在雾玻璃上写字

 */


#import <UIKit/UIKit.h>


NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN


 //3种不同的模糊效果:很亮、亮、暗色。

typedef NS_ENUM(NSInteger, UIBlurEffectStyle) {

    UIBlurEffectStyleExtraLight, //偏白色

    UIBlurEffectStyleLight,//模糊

    UIBlurEffectStyleDark //偏黑色

} NS_ENUM_AVAILABLE_IOS(8_0);


//*****************UIVisualEffect*******************

NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(8_0)@interface UIVisualEffect :NSObject <NSCopying,NSSecureCoding> @end


//*********UIBlurEffect(继承于UIVisualEffect,允许在你App中动态地创建实时的雾玻璃效果)*******

NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(8_0)@interface UIBlurEffect :UIVisualEffect

+ (UIBlurEffect *)effectWithStyle:(UIBlurEffectStyle)style;//模糊效果

@end


//**********UIVibrancyEffect(继承于UIVisualEffect,允许你在雾玻璃上写字”)*********

NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(8_0)@interface UIVibrancyEffect : UIVisualEffect

+ (UIVibrancyEffect *)effectForBlurEffect:(UIBlurEffect *)blurEffect;

@end


//*********UIVisualEffectView(UIVisualEffectView控件实现模糊特效)*************


NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(8_0)@interface UIVisualEffectView : UIView <NSSecureCoding>

@property (nonatomic,strong, readonly) UIView *contentView;// Do not add subviews directly to UIVisualEffectView, use this view instead.

@property (nonatomic,copy, nullable)UIVisualEffect *effect;

- (instancetype)initWithEffect:(nullableUIVisualEffect *)effect NS_DESIGNATED_INITIALIZER;

- (nullable instancetype)initWithCoder:(NSCoder *)aDecoderNS_DESIGNATED_INITIALIZER;

@end


NS_ASSUME_NONNULL_END

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。这个代码示例仅展示了理论知识在
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