11.10 作业

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        <title>coding coffee</title>
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        <h1>Coding Coffee Mennu</h1>
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                var items=[{product:'蓝山咖啡',img_url:'../咖啡图片/c2.jpg',descreption:'源自三地的咖啡豆,为周年纪念综合咖啡豆带来了特别的馥郁醇厚。如今推出三种不同包装,让你用自己喜爱的方式体验这别具风味的一杯。'},
                {product:'拿铁咖啡',img_url:'../咖啡图片/c3.jpg',descreption:'作为在中国上市的第一款单一产地系列咖啡,东帝汶塔塔迈劳咖啡豆将当地的风味浓缩其中,一起来星巴克门店,感受它那平衡的草本风味吧。'},
                {product:'意式浓缩',img_url:'../咖啡图片/c5.jpg',descreption:'每一款臻选咖啡豆,都有着自己的个性和故事。它因人因地因天气而有着别样的风味。当你来到星巴克臻选门店,这场相遇才刚开始。和我们的黑围裙大师一起,用不同煮制方式,走进原产地的风情中。'},
                {product:'卡布奇诺',img_url:'../咖啡图片/c7.jpg',descreption:'A smooth, lild blend of coffees from Mexico. Bolivia and Guatemala.'}];
                console.log(items)
                for (var i=0;i<items.length ;i++)
                    {document.write('<div class="a"><div class="b"><img src="'+items[i]['img_url']+'"></div>');
                    document.write('<div class="c"><h2>'+items[i]['product']+'</h2>');
                    document.write('<p>'+items[i]['descreption']+'</p></div><div style="clear:both"></div></div><hr>')
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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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