AOP的实现

本文介绍了一个使用Spring AOP实现的简单示例,包括定义接口及其实现类、创建测试类、编写Before和After通知类,并配置applicationContext.xml。
1.先做一个接口 里有 foo()方法
 package com.lily.rules;
 public interface IUserDAO {
  public void foo();
 }
2.在做一个实现接口的类
 package com.lily.rules;

 public class UserDAOImp implements IUserDAO {
 public void foo() {//固定的方法
  // TODO Auto-generated method stub
  System.out.println("hello first");
 }

 }
3.做一个测试类
 package com.lily.rules;
 import org.springframework.context.ApplicationContext;
 import org.springframework.context.support.FileSystemXmlApplicationContext;
 public class MainApplication {
 public static void main(String args[]){
  ApplicationContext  txt = new FileSystemXmlApplicationContext  

("D:\\workspace\\FirstSample\\com\\lily\\rules\\applicationContext.xml");
  IUserDAO  log    = (IUserDAO) txt.getBean("businesslogicbean");
  log.foo();
 }
 }


 }
4.做一个Before类:固定的类名和实现的接口
 package com.lily.rules;
 import java.lang.reflect.Method;
 import org.springframework.aop.MethodBeforeAdvice;
 public class TracingBeforeAdvice implements MethodBeforeAdvice {

 public void before(Method arg0, Object[] arg1, Object arg2)
   throws Throwable {
  // TODO Auto-generated method stub
  System.out.println(" hello before");
 }

 }
5.开始做After类:固定的类名和实现的接口
 package com.lily.rules;
 import java.lang.reflect.Method;
 import org.springframework.aop.AfterReturningAdvice;
 public class TracingAfterAdvice implements AfterReturningAdvice {

 public void afterReturning(Object arg0, Method arg1, Object[] arg2,
   Object arg3) throws Throwable {

          System.out.println("hello after");

 }
6.做配置信息 applicationContext.xml文件
<beans></beans>
一个完整的切面操作代码完成了!!

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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