2021-05-11

基础

一、单位

 1. 位(bit):一个数字0或者一个数字1,代表一位;
 2. 字节(Byte):每逢8位是一个字节,这是数据存储的最小单位。

1 Byte = 8 bit
1 KB = 1024 Byte
1 MB = 1024 KB
1 GB = 1024 MB
1 TB = 1024 GB (移动硬盘最多在TB位单位)
1 PB = 1024 TB (服务器最大在PB和EB)
1 EB = 1024 PB (服务器最大在PB和EB)
1 ZB = 1024 EB

二、进制

二进制:10进制除2取余数  
				例如:
						算式		商	余数
						12/2		6		0
						6/2		3		0
						3/2		1		1
						1/2		0		1  
						12的二进制为:1100

10进制想转换成几进制就除几
二进制转换10进制

	....	64	32	16	8		4		2		1
		*	
			0		0		0		1		1		0		0
		=	
			0		0		0		8		4		0		0
		相加= 12		

三、java语言开发环境

  1. java虚拟机——JVM(JVM是专用的,本身不跨平台,跨平台的是JAVA程序)

     - JVM:(起到翻译的作用)
      			java虚拟机,我们写的代码都在JVM中运行 	,
     			 而JVM在操作系统中运行
     			 所以我们用java写的软件可以运行在任何操作系统中。
    
  2. JRE和JDK

    		JRE:是java程序运行的环境,包含JVM和运行时所需的核心类库
    		JDK:包含JRE和编译器和开发工具等。
    

3.java下载
oracle官网,download,找到最后java存档,下载javaSE

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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