优雅的 Markdown

Markdown浅尝

一、勾选框

注意[]前后都要有空格

- [x] 干的漂亮
- [x] 吃饭
- [x] 写代码
- [ ] 睡觉
  • 干的漂亮
  • 吃饭
  • 写代码
  • 睡觉

二、列表

#无序列列表 * 换成 - 也行
* 你
* 你好
* 你好呀
- 你很好啊
  • 你好
  • 你好呀
  • 你很好啊
#有序列表 . 后面有个空格
1. 我
2. 是我
3. 是我呀
4. 还是我呀
  1. 是我
  2. 是我呀
  3. 还是我呀
#多级列表
* 数学
    * 高等代数
    * 解析几何
        * 离散数学
        * 数学分析
            * 实变函数
  • 数学
    • 高等代数
    • 解析几何
      • 离散数学
      • 数学分析
        • 实变函数

表格

| 姓名 | 性别 | 是否同性恋 |
| ---- |---- | --------- |
|张三|男|否|
|李四|男|是|
姓名性别是否同性恋
张三
李四

可用:设置对齐方式

| 姓名 | 性别 | 是否同性恋 |
| ---- |:----: | :---------:|
|张三|男|否|
|李四|男|是|
姓名性别是否同性恋
张三
李四
```
姓名性别是否同性恋
--------::---------:
张三
李四
```
姓名性别是否同性恋
--------::---------:
张三
李四

插入代码

#行内代码
`printf("hello world!");`

printf("hello world!");

代码块

#每行前四个空格或一个tab
    php:echo "Hello World"
    VBscript:Msgbox "Hello World"
php:echo "Hello World"
VBscript:Msgbox "Hello World"

有行标代码块

无行标

for i in range(4):
    print(i)

bash换成python使用语法高亮

#下划线使用<u>
<u>bash换成python</u>
#换行使用<br/>、<br>

瞬间发现没什么区别


更新于2018/10/1 11:05:19

上下标,使用<sup>、<sub>

y=x<sup>2</sup>
H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>

y=x2 H2O2

反斜杠的使用

使用反斜杠可以避免文本中的符号被当作markdown标识符而发生不必要的转换

例如

\!
\()
\**不是粗体**
\# 不是一级标题

! () *不是粗体* # 不是一级标题

使用缩进

不断行的空白格  &nbsp;  或  &#160;
半角的空格      &ensp;  或  &#8194;
全角的空格      &emsp;  或  &#8195;

示例:
&ensp; &ensp今天天气好啊
&emsp;&emsp;感觉倍爽啊

  今天天气好啊   感觉倍爽啊

不要忘了英文的分号 参考自zhouie


本文由博客群发一文多发等运营工具平台 OpenWrite 发布

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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