千里之行 | 运算符

一. 运算符

1. 运算符的概念

  • 运算符用于执行程序代码运算,会针对一个以上操作数项目来进行运算。例如:2 + 3,其操作数是2和3,而运算符是“+”

2. 运算符的分类

  • 算术运算符
  • 赋值运算符
  • 比较运算符(关系运算符)
  • 逻辑运算符
  • 条件运算符(三元运算符)

二. 算术运算符

  • 加法运算符,表现形式 +
  • 减法运算符,表现形式 -
  • 乘法运算符,表现形式 *
  • 除法运算符,表现形式 /
  • //整除,只会保留计算后的整数位,总会返回一个整型
  • %取模,求两个数相除的余数
  • ** 幂运算,求一个值的几次幂

三. 赋值运算符

  • 赋值运算符的特殊写法x = x + 3和x += 3是一样的
  • += (x += 3相当于x = x +3)
  • -= (x -= 3相当于x = x - 3)
  • *=(x *= 3相当于x = x * 3)
  • **= (x **= 3相当于x = x ** 3)
  • /= (x /=3相当于x = x / 3)
  • //=(x //= 3相当于x = x // 3)
  • %=(x %= 3相当于x = x % 3)

四. 比较运算符

  • 比较运算符用来比较两个值之间的关系,总会返回一个布尔值,如果关系成立,返回True,否则返回False
  • > 比较左侧值是否大于右侧值;
  • >=比较左侧的值是否大于或等于右侧值;
  • <比较左侧的值是否小于右侧值;
  • <=比较左侧的值是否小于或等于右侧的值;
  • 特殊的比较方式
     (1)==比较两个对象的值是否相等;
     (2)!= 比较两个对象的值是否不相等;
     (3)is比较两个对象是否是同一个对象,比较的是对象的id
     (4)is not比较两个对象是否不是同一个对象,比较的是对象的id;

五. 逻辑运算符

1. not 逻辑非

  • not可以对符号右侧的值进行非运算,对于布尔值,非运算会对其进行取反操作,True变False,False变True;

2. and 逻辑与

  • and可以对符号两侧的值进行与运算。只有在符号两侧的值都为True时,才会返回True,只要有一个False就会返回False
  • 与运算是找False的,如果第一个值为False,则不会看第二个值;

3. or逻辑或

  • 或运算两个值中只要有一个True,就会返回True;
  • 或运算是找True的;

4. 非布尔值的与或运算

  • 当我们对非布尔值进行与或运算时,Python会将其当做布尔值运算,最终返回原值;
  • 非布尔值与运算的规则:与运算是找False的,如果第一个值是False,则不会看第二个值。如果第一个值是False,则直接返回第一个值,否则返回第二个值;
  • 非布尔值或运算的规则:或运算是找True的,如果第一个值是True,则不会看第二个值。如果第一个值是True,则直接返回第一个值,否则返回第二个值;

六. 条件运算符(三元运算符)

在这里插入图片描述

  • 条件运算符在执行时,会先对条件表达式进行求值判断,如果判断结果为True,则执行语句1,并返回执行结果;如果判断结果为False,则执行语句2,并返回执行结果,语法:语句1 if 条件表达式 else 语句2

七. 运算符的优先级

运算符及其优级顺序参考

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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