在ASP.NET web 站点中使用log4net (1.2.9)

关于log4net的介绍请参考  http://logging.apache.org/log4net/  
在ASP.NET web 站点中使用log4net(独立的配置文件)的步骤和注意事项:
1 添加log4net.dll的引用
2.创建/log4net.config(名字可自定义)文件,其内容请参考 log4net 网站 log4net Manual - Configuration 部分
3.修改global.asax.cs 文件添加以下两行
using 语句

// 添加的第一行
[assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(ConfigFile="log4net.config", Watch= true)]

public  class Global : System.Web.HttpApplication
     {
        /// <summary>
        
/// 必需的设计器变量。
        
/// </summary>

        private System.ComponentModel.IContainer components = null;

        public Global()
        {
            InitializeComponent();
        }
    
        
        protected void Application_Start(Object sender, EventArgs e)
        {
        //添加的第二行
    log4net.Config.XmlConfigurator.Configure(new FileInfo("log4net.config"));
        }


other methods
}

4. 开始写 logger 语句,详情还请参考 log4net 网站

注意事项:
需要对日志文件所在的目录设置适当的安全性,以使 ASP.NET 运行帐户可以创建和修改log文件,
此文件在Global的 Application_Start事件后会立即创建(如果不存在的话)。
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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