《时间的玫瑰》——但斌

当守门人沉睡
   你和风暴一起转身
   拥抱中老去的是
   时间的玫瑰
  
   当鸟路界定天空
   你回望那落日
   消失中呈现的是
   时间的玫瑰
  
   当刀在水中折弯
   你踏笛声过桥
   密谋中哭喊的是
   时间的玫瑰
  
   当笔画出地平线
   你被东方之锣惊醒
   回声中开放的是
   时间的玫瑰
  
   镜中永远是此刻
   此刻通向重生之门
   那门开向大海
   时间的玫瑰
  
   ------ 北岛

这是北岛的诗,但斌先生用它来为他的投资札记命名,诗意之中透露着一种完美的理想主义者对人生、对投资的深邃思考。

张志雄在该书的序中,写道“不过,我很快领悟到,但斌抒情诗般的演讲背后,有一个深刻的思索,那就是我们如何穿透时代的迷雾,看到未来?这不仅关乎投资,也直指人生”。

但斌在其自序中,也写道“我努力在寂静的黑夜中行走,但我也想用心灵歌唱。”

推荐这本《时间的玫瑰》,让我们一起了解长期投资,了解“坚持的力量,时间的价值”。

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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;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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