C#162课的主要内容

今天主要学习了一下知识内容:

       HTML5应用程序缓存

使用应用程序缓存,通过创建cache manifest文件,可轻松创键web应用的离线版本。

      什么是应用程序缓存?

        HTML5引入应用程序,这意味者可对web应用进行缓存,并可在没有因特网连接时进行访问

应用程序缓存为应用带来三个优势:

        离线浏览-用户可在应用离线时使用他们

         速度-已缓存资源加载得更快

         减速服务器负载,浏览器将只从服务器下载更新过或更新过的资源

浏览器支持

  表格中的数字指示完全支持应用程序缓存的首个浏览器版本。

 HTML Cache Manifest   实例

下面展示了带有cache manifest  的HTML文档(供离线浏览):

     Cache Manifest基础

如果启动应用程序缓存,请在文档的<html>标签中包含manifest属性

每个指定了manifest的页面在用户对其访问时都会被缓存。如果未指定manifest 属性则页面不会被缓存(除非在manifest文件中直接指定了该页面)。

manifest文件的建议文件扩展名是:“。appcache”.

注意:manifest文件需要设置正确的MIME-type,即“test\cache-manifest".必须在web服务器上进行配置。

    Manifest文件

        manifest文件是简单的文本文件,它搞知浏览器被缓存的内容

           manifest文件有三个部分

          CACHE MANIFEST-在此标题下列出的文件将在首次下载后进行缓存

         NETWORK-在此标题下列出的文件需要与服务器的连接,且不会被缓存

        FALLBACK-在此标题下列出的文件规定当页面无法访问时的回退页面

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,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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