贺老师机械性思维小节读后感

本文分享了一位学习者详细的学习计划,包括跟随贺老师学习数据结构、在牛客网刷题、深入学习Java及数据库相关知识。同时,文中探讨了如何在日常生活中实践新学习的思维方式,强调了清晰编程思路对于有序人生的重要性。

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1.现在我要将我的学习计划的机械性思维列出来:

     a.按章听贺老师的数据结构课 

     b.第一步完成后去刷牛客网上这一章的专题,刷题过程中遇到的语言问题学习下 

     c.按专题模块学习java,并能写出对应的验证demo,实在写不出来的时候才能看以前写的demo

     d.学MySQL,es,kafka等相关内容(待细化)

2.现在自己学习还有一个问题:学习的时候在改进自己的思维,但是非学习的时间还是在走老思维。这样,新思维的形成过程中不停地受到老思维的影响,会出现之前密友指出的“间断性保持”。所以贺老师在机械性思维小节最后一段很有道理:这种思维将是我们在清清楚楚地做任何事情的时候都需要的,是从事计算机行业工作的需要,也是一种普适的思维,清晰的编程思路可以得来,有序的人生其实也一样。

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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