Flex的TabNavigator中tab触发的事件

最近用到TabNavigator,想在那个tabBar上点选的时候触发一个自己的回调方法,可是想象中触发的事件和实际真正应该用到的那个是不一样的!最有意思的是,并不是我一个人遇到这样的困惑,一个老外也和我一个感觉,不知道是是该高兴,还是该怎么的。

其实很容易的,就是说点击TabNavigator上的选项卡时触发的是IndexChangedEvent.CHANGE,而不是那个tabIndexChange。


<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" creationComplete="InitApp()">
<mx:Script>
<![CDATA[
private var _group:Boolean = false;
import mx.events.IndexChangedEvent;
private function InitApp():void
{
tabnavigator.addEventListener(IndexChangedEvent.CHANGE,indexChangeHandler);
}
function indexChangeHandler(event:IndexChangedEvent):void
{
if (tabnavigator.selectedIndex==0 && !_group)
{//第一个tab项操作的内容}
}
]]>
</mx:Script>



<mx:TabNavigator width="183" x="8" y="63" selectedTabTextStyleName="mySelect" paddingTop="-1" id="tabnavigator">
<s:NavigatorContent label="人员" width="100%" height="100%" >
<mx:VBox id="redVBox" width="181" height="338" borderStyle="solid" borderColor="#c6d4de" >

</mx:VBox>
</s:NavigatorContent>
<s:NavigatorContent label="群" width="100%" height="100%" >
<mx:VBox id="orangeVBox" width="181" height="338" borderStyle="solid" borderColor="#c6d4de">

</mx:VBox>
</s:NavigatorContent>
<s:NavigatorContent label="最近联系人" width="100%" height="100%">
<mx:VBox id="yellowVBox" width="181" height="338" borderStyle="solid" borderColor="#c6d4de">
</mx:VBox>
</s:NavigatorContent>
</mx:TabNavigator>
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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