千里之行 | 面向对象(2)

本文深入探讨面向对象编程的三大特性之一——封装,介绍如何通过getter()和setter()方法及property装饰器实现数据的安全控制,同时解析特殊方法的作用与使用。

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第十二课 面向对象(2)

一. 特殊方法

  • 在类中可以定义一些特殊方法,也称为魔术方法;
  • 特殊方法都是形如__xxx__( )这种形式
  • 特殊方法不需要我们调用,特殊方法会在特定的时候自动调用

二. 封装

  • 出现封装的原因:需要一种方式来增强数据的安全性,主要有以下两方面:
    ♦ (1) 属性不能随意修改;
    ♦ (2) 属性不能改为任意的值;
  • 封装是面向对象的三大特性之一;
  • 封装是指隐藏对象中一些不希望被外部所访问到的属性或方法;
  • 可以提供一个getter()和setter()方法使外部可以访问到属性:
    ♦ getter()获取对象中指定的属性;
    ♦ setter()用来设置对象指定的属性;
  • 使用封装,会增加类的定义的复杂程度,但是它也确保了数据的安全:
    ♦ (1)隐藏属性名,使调用者无法随意的修改对象中的属性;
    ♦ (2)增加了getter()和setter()方法,可以很好地控制属性是否是只读的;
    ♦ (3)使用setter()设置属性,可以增加数据的验证;
    ♦ (4)使用getter()方法获取属性,使用setter()方法设置属性可以在读取属性和修改属性的同时做一些其他的处理;
  • 可以为对象的属性使用双下划线开头的__xxx。双下划线开头的属性,是对象的隐藏属性,隐藏属性只能在类的内部访问,无法通过对象访问
  • 其实隐藏属性只不过是Python自动为属性修改了一个名字–> _类名__属性名,例如__name --> _Person__name;
  • 隐藏属性这种方式依然可以在外部访问,所以这种方式我们一般不用。一般我们会将一些私有属性以_开头;
  • 一般情况下,使用_开头的属性都是私有属性,没有特殊情况不要修改私有属性;

三. property装饰器

  • 可以使用@property装饰器 来创建只读属性,@property装饰器会将方法转换为相同名称的只读属性,可以与所定义的属性配合使用,这样可以防止属性被修改;
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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