Taskbar-Lyrics 技术文档

Taskbar-Lyrics 技术文档

Taskbar-Lyrics BetterNCM插件,在任务栏上嵌入歌词,目前仅建议Windows 11 Taskbar-Lyrics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Taskbar-Lyrics

1. 安装指南

1.1 环境要求

  • 操作系统:Windows 11
  • 任务栏:仅适配原版任务栏,使用第三方软件修改后出现问题的均不解决。

1.2 依赖库安装

在编译和运行项目之前,需要安装以下依赖库:

  • cpp-httplib:x86-windows
  • nlohmann-json:x86-windows

可以通过以下命令安装这些依赖库:

vcpkg install cpp-httplib:x86-windows
vcpkg install nlohmann-json:x86-windows

2. 项目的使用说明

2.1 功能介绍

Taskbar-Lyrics 是一个 BetterNCM 插件,主要功能是在 Windows 11 的任务栏上嵌入歌词显示。该插件仅适配原版任务栏,使用第三方软件修改任务栏后可能会导致功能异常。

2.2 使用步骤

  1. 确保已安装 BetterNCM 插件管理器。
  2. 下载并安装 Taskbar-Lyrics 插件。
  3. 启动 BetterNCM,插件会自动加载并在任务栏上显示当前播放歌曲的歌词。

3. 项目API使用文档

3.1 API 概述

Taskbar-Lyrics 插件提供了一个简单的 API,用于与 BetterNCM 插件管理器进行交互。以下是主要的 API 接口:

3.1.1 初始化插件
void initPlugin();

该接口用于初始化插件,加载必要的资源和配置。

3.1.2 更新歌词
void updateLyrics(const std::string& lyrics);

该接口用于更新任务栏上显示的歌词内容。参数 lyrics 为当前播放歌曲的歌词字符串。

3.1.3 显示/隐藏歌词
void toggleLyricsVisibility(bool show);

该接口用于控制歌词的显示或隐藏。参数 show 为布尔值,true 表示显示歌词,false 表示隐藏歌词。

4. 项目安装方式

4.1 下载项目

从 GitHub 仓库下载 Taskbar-Lyrics 项目的源代码。

4.2 编译项目

  1. 打开命令行工具,进入项目根目录。
  2. 运行以下命令进行编译:
    mkdir build
    cd build
    cmake ..
    make
    
  3. 编译完成后,生成的可执行文件位于 build 目录下。

4.3 安装插件

  1. 将编译生成的可执行文件复制到 BetterNCM 插件目录。
  2. 启动 BetterNCM,插件会自动加载并开始工作。

通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Taskbar-Lyrics 插件,在 Windows 11 的任务栏上嵌入歌词显示。

Taskbar-Lyrics BetterNCM插件,在任务栏上嵌入歌词,目前仅建议Windows 11 Taskbar-Lyrics 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Taskbar-Lyrics

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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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