单例模式

什么是设计模式

  • 一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。简单理解:特定问题的固定解决方法。
  • 好处:使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、重用性。

单例模式

  • 单例(Singleton):只允许创建一个该类的对象。

饿汉式

  • 类加载的时候创建,天生线程安全。
  • 优点:线程安全
  • 缺点:生命周期太长,浪费空间
package com.kingtl.SingleDemo;

/**
 * 饿汉式单例
 * 1、创建一个常量
 * 2、构造方法私有化,类外部不能创建对象
 * 3、通过一个公开方法,来返回这个对象
 */
public class SingleTon {
    private static final SingleTon instance = new SingleTon();
    private SingleTon() {}
    public static SingleTon getInstance() {
        return instance;
    }
}

测试:

package com.kingtl.SingleDemo;

public class TestSingleTon {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(SingleTon.getInstance().hashCode());
                }
            }).start();
        }
    }
}

懒汉式

  • 使用时创建,线程不安全,加同步(可加1、同步方法(在方法上加上synchronized),或者2、同步代码块 ,为了执行效率,如果有一个线程执行过,就无需其他线程进入同步代码块)
  • 优点:生命周期短,节省空间
  • 缺点:有线程安全问题
package com.kingtl.SingleDemo;

/**
 * 懒汉式单例
 * 1、创建一个对象,赋值为 null
 * 2、构造方法私有化,类外部不能创建对象
 * 3、通过一个公开方法,来返回这个对象
 */
public class SingleTon2 {
    // 创建对象
    private static SingleTon2 instance = null;
    // 私有化构造方法
    private SingleTon2() {}
    // 创建一个静态方法
    public static SingleTon2 getInstance() {
        if (instance == null) {  // 提高执行效率
            synchronized (SingleTon2.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new SingleTon2();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

懒汉式-静态内部类写法

package com.kingtl.SingleDemo;

/**
 * 静态内部类写法
 */
public class SingleTon3 {
    private SingleTon3() {}
    private static class Holder {
        static SingleTon3 instance = new SingleTon3();
    }
    public static SingleTon3 getInstance(){
        return Holder.instance;
    }
}
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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