2021-06-10

远方,不远

最近在看《理想照耀中国》,其中的一小段是《远方,不远》。“一眼就能望到边的生活不是我想要的”。对林鸣如此,对我们亦是如此。我真的很敬佩林鸣,在面对厂长,朋友等人的劝阻时能依旧坚持自己的本心。我也很喜欢演员王俊凯,因为他在诠释这个角色时,让我始终相信,他的眼里有光,有对知识的渴望。我们总是会将梦想成真当做是对你我最好的寄寓,但现实生活中有多少人真的能让梦想照进现实。曾经在人民日报上看到过一段话“如果你觉得你的祖国不好,你就去建设它,如果你觉得政府不好,你就去考公务员去做官;如果你觉得人民没素质,就从你开始做一个高素质的人。“愿中国青年都摆脱冷气,只是向上走,不必听自暴自弃者流的话,能做事的做事,能发声的发声,有一分热,发一分光,不必等候炬火,此后如竟没有炬火:我们便是唯一的光”。
我相信,远方不远,我相信,你我都能抵达!

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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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