java注解(annotation)学习笔记

注解定义

Java 注解(Annotation)又称 Java 标注,是 JDK5.0 引入的一种注释机制。
Java 语言中的类、方法、变量、参数和包等都可以被标注。和 Javadoc 不同,Java 标注可以通过反射获取标注内容。在编译器生成类文件时,标注可以被嵌入到字节码中。Java 虚拟机可以保留标注内容,在运行时可以获取到标注内容 。 当然它也支持自定义 Java 标注。

内置注解

@Override - 检查该方法是否是重写方法。如果发现其父类,或者是引用的接口中并没有该方法时,会报编译错误。
@Deprecated - 标记过时方法。如果使用该方法,会报编译警告。
@SuppressWarnings - 指示编译器去忽略注解中声明的警告。
作用在其他注解的注解(或者说 元注解):
@Retention - 标识这个注解怎么保存,是只在代码中,还是编入class文件中,或者是在运行时可以通过反射访问。
@Documented - 标记这些注解是否包含在用户文档中。
@Target - 标记这个注解应该是哪种 Java 成员。
@Inherited - 标记这个注解是继承于哪个注解类(默认 注解并没有继承于任何子类)
从 Java 7 开始,额外添加了 3 个注解:
@SafeVarargs - Java 7 开始支持,忽略任何使用参数为泛型变量的方法或构造函数调用产生的警告。
@FunctionalInterface - Java 8 开始支持,标识一个匿名函数或函数式接口。
@Repeatable - Java 8 开始支持,标识某注解可以在同一个声明上使用多次。

元注解

1.@Target,用于指定被修饰的 Annotation 能用于修饰哪些程序元素
2.@Retention,:指定所修饰的 Annotation 的生命周期:SOURCE\CLASS(默认行为\RUNTIME只声明为RUNTIME生命周期的注解,才能通过反射获取。
3.@Documented,表示所修饰的注解在被javadoc解析时,保留下来。
4.@Inherited

自定义注解

  • ① 注解声明为:@interface

  • ② 内部定义成员,通常使用value表示,如果只有一个成员,并且名字为value,在使用的时候可以省略

  • ③ 可以指定成员的默认值,使用default定义

  • ④ 如果自定义注解没成员,表明是一个标识作用。
    *
    代码举例:

    @Inherited
    @Repeatable(MyAnnotations.class)
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Target({TYPE, FIELD, METHOD, PARAMETER, CONSTRUCTOR, LOCAL_VARIABLE,TYPE_PARAMETER,TYPE_USE})
    public @interface MyAnnotation {
    String value() default "hello";
    }
    
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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