git 代码管理命令

git log -2查看最近2次提交的日志


git status查看状态


git reset --hard HEAD~1 回退本地已经commit的最近一起提交


git branch -r/-a 远程查看/本地查看


git checkout 分支切换


git add . 提交工作目录中的所有未删除文件到暂存区(包括新增文件和修改文件)


git add -A 提交工作目录中所有文件到暂存区(包括新增文件、修改文件和删除文件)


git add -u 提交工作目录中已有文件的变更(包括修改文件和删除文件)


git checkout -b develo origin/develop 拉取远程分支


git push origin HEAD:refs/for/develop 上传远程分支命令


git commit --amend 修改最近一笔log


git add .gitignore 增加忽略文件


 git log --remotes查看远程日志


如果想让"mywork"分支历史看起来像没有经过任何合并一样,可以用gitrebase:


$ gitcheckout mywork


$ git rebase origin


这些命令会把你的mywork分支里的每个提交(commit)取消掉,并且把它们临时保存为补丁(patch)(这些补丁放到“.git/rebase”目录中),然后把"mywork"分支更新为最新的"origin"分支,最后把保存的这些补丁应用到"mywork"分支上。通常情况我们现在本地主分支创建新功能分支,开发完成后再合并到主分支push到远程仓库。



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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