Python学习笔记

列表[ ]

c=[1,2,3,4,5,6,7]
d=["张三","李四""王五"]
e=[1,2,3,"4","5",d]

列表名[索引号] 索引类标中的元素

d[0] 表示d中第0个元素 "张三"

列表名[起:止] 表示切片

c[0:2] 切出 [1,2]
c[ : ]   切出 [1,2,3,4,5]  (这里要注意,冒号前后都是空)

列表名[起:止:步长] 指带步长的切片,步长有方向

c[4:0:-1] 切出 [5,4,3,2]
c[4: :-1] 切出 [5,4,3,2,1]
c[-2: :-2] 切出 [6,4,2] (-2指倒数第二个)

修改

列表名[索引号]=新值

删除

del 列表名[索引号]

插入

列表名.insert(插入位置索引号,新值)

元组( ) 一旦定义,不能改变

f=(1,2,3)

字典{ }

字典里放着{键:值,键:值,键:值}n个键值对

dic={1,"123","name","zhangsan","height",180}

字典名[键] 会索引出键所对应的值

dic["name"] 可以索引出 "zhangsan"

修改

字典名[]=新值

删除

del字典名[]

插入

字典名[新键]=新值

条件语句

if 条件1成立 :
	执行任务1
elif 条件2成立 :
	执行任务2
else :
	执行任务3

python语句利用左对齐表示代码层次(四个空格的缩进)

andor

循环语句

for 变量 in range(开始值,结束指):
	执行某些任务

这个区间是前闭后开

for 变量 in 列表名:
	执行某些任务 
while 条件:
	执行某些人物

终止循环用break

函数

定义函数

def 函数名(参数表):
	函数主体

调用函数

函数名(参数表)

函数返回值

def add(a,b):
	return a+b

内建函数,Python解释器自带的函数

abs(-10)

模块

函数的集合,先导入,再使用。
模块名.函数名 调用

import time
time.asctime()

包含多个模块

from PIL import image

从PIL这个包中导入了image这个模块

就是函数的集合,可以实例化出对象的模具

实例化 对象=类() t=turtle.Pen()

对象就是类具体实例化出来的实体,对象实实在在存在,完成具体的工作
面向对象程序员反复修改优化类,类实例化出对象,对象调用类里的函数执行特定的任务

class 类名(父类名):
	def 函数名(参数):
		函数主体

类里定义函数时,第一个参数必须是self

_init_ 函数在新对象实例化时会自动运行,用于给新对象赋初值

在这里插入图片描述

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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