8.13 爬虫训练-正则表达式

1.地址

2.贪婪模式/非贪婪模式 ,尽可能多的匹配多的字符 ,python默认的贪婪模式,但我们通常需要的 非贪婪模式(?)

3.反斜杠()表示 转义字符 ,最初始化的表示 ,需要使用 “\”,前面两个 和后面 两个先把\转义成反斜杠,然后 两个‘\‘再 通过 正则表达式,转义成一个 反斜杠

4.python中引入原生字符串解决以上的问题 ,可以通过r”\d”表示 某个数字 ,因为 在正则表达式中没有单独表示/,需要两个//,但是原生字符串 可以 帮助我们少些一点,只需要 一个\就可以 表示了
5.python的 re模块

6.pattern 是一种匹配模式,pattern = re.compile(r’hello’)的方式获得 ,把一个 原生字符串进行编译获得一个pattern,然后进行匹配.

7.match()方法的表示re.match(pattern,”hello”),需要 从后面一个 参数 string作为出发,去匹配pattern对象,String会比较长一点,只要前面那段和pattern一样就可以成功了
8.match返回的是匹配信息 ,match里面 有很多匹配信息,可以通过对应的属性进行夺取 ,其中就会有.group属性

9.search方法 和 match()相似 ,但是功能更加强大 ,match对象 只是从开头进行匹配 但是search方法可以匹配整个string列表

10.split()方法表示 把 string类型的东西分割 ,变成 list类型 返回

findall()返回的是所有符合的字串,返回的是 list类型

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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