设计模式之单例模式

定义:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点;

结构图:略

示例代码:

public class Singleton {

	private static Singleton INSTANCE = new Singleton();

	private Singleton() {}
	public static Singleton getInstance() {

		if (INSTANCE == null) {
			INSTANCE = new Singleton();
		}
		return INSTANCE;
	}
	//多线程情况下
	public static Singleton getInstanceInMutilThread() {

		synchronized (INSTANCE) {
			if (INSTANCE == null) {
				INSTANCE = new Singleton();
			}
		}
		return INSTANCE;
	}
}

客户端代码:

public class Client {

	public static void main(String[] args) {
		Singleton single1 = Singleton.getInstance();
		Singleton single2 = Singleton.getInstance();
		System.out.println(single1 == single2);
	}
}

运行结果:true

说明single1和single2指向的的确是同一个对象,单例模式在web开发中应用得比较多,最常用的是spring中对bean的配置,spring中对bean默认就是单例方式,有isSingleton这个配置关键字


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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