你是我最想要的朋友——《天高地厚》

是撕心裂肺?还是振臂高呼?亦或兼而有之?!

无论如何,一曲《天高地厚》,信乐团向我们完美演绎了在呐喊中迸发的真挚情感。

送给所有一起走过的朋友!

[@more@]

信乐团 - 天高地厚作词:武雄
作曲:詹凌驾/Keith Stuart
你累了没有 可否伸出双手
想拥抱 怎能握着拳头
我们还有很多梦没做
还有很多明天要走
要让世界听见我们的歌
准备好没有 时间不再回头
想要飞 不必任何理由
不管世界尽头多寂寞
你的身边一定有我
我们说过不管天高地厚
想飞到 那最高最远最洒脱
想拥抱 在最美丽的那一刻
想看见 陪我到最后谁是朋友
你是我最期待的那一个

可以一起闯祸一起沉默一起走
可以一起飞翔一起沦落
不管天高地厚陪着我
陪我一起大声狂吼
想飙到 那最高最远最辽阔
想唱完 那最感动的一首歌
没看见 那天高地厚不肯放手
因为我有我想要的朋友
你是我最想要的朋友

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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;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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