001 新概念第一册第一课笔记

这篇博客详细介绍了《新概念英语》第一册第一课的内容,包括单词如'excuse', 'me', 'yes', 'is'等的讲解,重点是一般疑问句的构成和使用,以及课文中的关键表达如'Excuse me.', 'Is this your handbag?'等。同时,还介绍了相关词汇如'pen', 'book', 'coat'等。" 120749129,5000057,深入理解ES并发读写操作,"['elasticsearch', 'javascript']

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lesson 001


2020.8.31


一、单词讲解

1,excuse

  • 原谅

(1) excuse me

  • 对不起,打扰了
  • 借过一下,让一让
  • 失陪了
  • 请再说一遍(未听清对方的话时)

2,me

(1) 主格:I

(2) 宾格:me

(3) 语法拓展

简单句的句型结构:

  • 主 + 谓
  • 主 + 谓 + 宾
  • 主 + 谓 + 宾 + 宾
  • 主 + 谓 + 宾 + 宾补
  • 主 + 系 + 表

主 + 谓 + 宾 和 主 + 系 + 表 的区分:

++ 宾
    I    love   you.
    主    谓    宾
+  
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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