dwr

 编辑配置web.xml文件加入以下配置:

 

Xml代码
  1. <servlet>    
  2.     <servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>    
  3.     <servlet-class> org.directwebremoting.servlet.DwrServlet </servlet-class>    
  4.     <init-param>    
  5.         <param-name>debug</param-name>    
  6.         <param-value>true</param-value>    
  7.     </init-param>    
  8. </servlet>    
  9. <servlet-mapping>    
  10.     <servlet-name>dwr-invoker</servlet-name>    
  11.     <url-pattern>/dwr/*</url-pattern>    
  12. </servlet-mapping>  
<servlet> 
	<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name> 
	<servlet-class> org.directwebremoting.servlet.DwrServlet </servlet-class> 
	<init-param> 
		<param-name>debug</param-name> 
		<param-value>true</param-value> 
	</init-param> 
</servlet> 
<servlet-mapping> 
	<servlet-name>dwr-invoker</servlet-name> 
	<url-pattern>/dwr/*</url-pattern> 
</servlet-mapping>

l         编写JSP测试页面

        <1  引用dwr自动生成的jsdwr/interface/service.js,注意js名字要和dwr.xml配置的一样

        <2  js里的service.sayHellojava类的那个有一点区别,多了个参数,用来callback返回的

    数据

Java代码
  1. <script type="text/javascript" src="<%=path%>/dwr/util.js"></script>   
  2. <script type="text/javascript" src="<%=path%>/dwr/engine.js"></script>   
  3. <script type='text/javascript' src='<%=path%>/dwr/interface/Demo.js'></script>  
<script type="text/javascript" src="<%=path%>/dwr/util.js"></script>
<script type="text/javascript" src="<%=path%>/dwr/engine.js"></script>
<script type='text/javascript' src='<%=path%>/dwr/interface/Demo.js'></script>
Html代码
  1. <script type="text/javascript">      
  2. function update() {        
  3. var name = dwr.util.getValue("demoName");          
  4. Demo.sayHello(name,function(data){    
<script type="text/javascript">   
function update() {    	
var name = dwr.util.getValue("demoName");    	
Demo.sayHello(name,function(data){  
Html代码
  1. dwr.util.setValue("demoReply",data);           
  2. });         
  3. }   
  4. </script>  
  5.   
  6. <body>  
  7.     <h2>示例</h2>  
  8.     <p>  
  9.         Name:<input type="text" id="demoName" />  
  10.         <input value="Send" type="button" onclick="update()" />  
  11.         <br />  
  12.         Reply:span id="demoReply"></span>  
  13.     </p>  
  14.   
  15. </body>  
dwr.util.setValue("demoReply",data);    	
});      
}
</script>

<body>
	<h2>示例</h2>
	<p>
		Name:<input type="text" id="demoName" />
		<input value="Send" type="button" οnclick="update()" />
		<br />
		Reply:span id="demoReply"></span>
	</p>

</body>

   

<参考示例代码>

编写serivce

 

Java代码
  1. package com.dwrdemo;   
  2.   
  3. /**  
  4.  * @deprecated:   
  5.  * @author: vince  
  6.  * @version 1.0  
  7.  * @email finally_m@yahoo.cn  
  8.  */  
  9. public class Demo{   
  10.     public String sayHello(String name) {   
  11.         return "Hello, " + name;   
  12.     }   
  13. }  
package com.dwrdemo;

/**
 * @deprecated: 
 * @author: vince
 * @version 1.0
 * @email finally_m@yahoo.cn
 */
public class Demo{
	public String sayHello(String name) {
		return "Hello, " + name;
	}
}
 

l         web.xml的同一目录下,创建dwr.xml,并且将要被调用的java类写入其中

 

Xml代码
  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE dwr PUBLIC "-//GetAhead Limited//DTD Direct Web Remoting 2.0//EN" "http://www.getahead.ltd.uk/dwr/dwr20.dtd">    
  2. <dwr>    
  3.     <allow>    
  4.         <create creator="new" javascript="Demo">    
  5.             <param name="class" value="com.dwrdemo.Demo" />  
  6.         </create>  
  7.     </allow>    
  8. </dwr>  
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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