CSS总结

文本属性

背景样式 background
1、background-color 颜色值 颜色作为背景颜色
2、background-image 图片位置 图片作为背景图片
3、background-repeat repeat repeat-x repeat-y no-repeat 背景图片的重复方向
4、background-attachment scroll fixed 背景是否随着滚动条滚动
Fixed 文字滚动,背景图片不随着滚动
scroll 背景图片随着文字一起滚动
5、background-position 背景图像的起始位置

文本样式的属性:
Color 表示颜色的内容 设置文本颜色
Direction ltr rtl 文本的方向/书写的方向
Letter-spacing npx(注意:n可以是负数) 字符间距
Line-height npx 行高(行间距)
Text-align left,right ,center, justify(两端对齐)

文本修饰:
1、text-decoration none,underline,overline,line-through 文本的修饰:下划线
2、text-shadow h-shadow v-shadow blur color 文本设置阴影
3、text-transform none,capitalize,uppercase,lowercase 改变字母大小写
4、text-indent npx,nem(em表示字符单位) 首行缩进

字体样式:
font系列
1、font-family ;隶书、宋体、楷体等字体 设置字体
2、font-style normal italic oblique 规定斜体的文本
3、Font-weight normal bold 100-900 文本加粗
4、font-size npx 字体大小

列表样式
1、list-style-type none,disc,circle,square,decimal…. 设置列表项目的外观
2、list-style-position inside,outside 列表符号的位置
3、list-style-image url,none 把图片设置为列表项目的标记
4、list-style 同前面三个 简写属性,涵盖以上三个列表样式属性
列表样式属性值见图片“属性值.png”

伪类:

状态性伪类:
link未访问
a:visited{}访问后
a:active{}激活,点击瞬间
a:hover{}鼠标悬停
a:focus{}鼠标输入焦点元素(一般是文本框)
active,focus二选一使用,focus会覆盖active

结构性伪类:
first-child:选择元素的第一个子元素(严格意义上的第一个即同级里面的第一个)
last-child: 选择某元素的最后一个子元素(严格意义上的最后一个即同级里面的最后一个)
first-of-type:选择同一父级下的第一个子元素
nth-child(里面填严格第几个)
nth-last-child(里面填严格第几个

为元素选择器:
::selection 选择指定区域(无法选择后来添加的)
::before 配合content
::after 配合content
::first-line 首行
::first-letter 第一个字

div溢出

Overflow
1.visible 默认值
2.hidden 超出部分隐藏
3.scroll 滚动条
4.auto 按需显示

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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