设计模式之建造者模式

定义:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。

结构图如下:


示例代码:

public class Product {

	List<String> parts = new ArrayList<String>();
	
	public void add(String part) {
		parts.add(part);
	}
	
	public void show() {
		System.out.println("产品创建...");
		for (String part : parts) {
			System.out.println(part);
		}
	}
}
public interface Builder {

	public void buildPartA();

	public void buildPartB();

	public Product gerResult();
}
public class ConcreteBuilder1 implements Builder {

	private Product product = new Product();
	@Override
	public void buildPartA() {
		// TODO Auto-generated method stub
		product.add("部件X");
	}

	@Override
	public void buildPartB() {
		// TODO Auto-generated method stub
		product.add("部件Y");
	}

	@Override
	public Product gerResult() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return product;
	}
}
public class ConcreteBuilder2 implements Builder {

	private Product product = new Product();
		@Override
	public void buildPartA() {
		// TODO Auto-generated method stub
		product.add("部件A");
	}

	@Override
	public void buildPartB() {
		// TODO Auto-generated method stub
		product.add("部分B");
	}

	@Override
	public Product gerResult() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return product;
	}

}
public class Director {

	public void construct(Builder builder) {
		builder.buildPartA();
		builder.buildPartB();
	}
}
客户端代码如下所示:

public class Client {

	public static void main(String[] args) {
		
		Director director = new Director();
		
		Builder builder1 = new ConcreteBuilder1();
		
		Builder builder2 = new ConcreteBuilder2();
		
		builder1.buildPartA();
		builder1.buildPartB();
		
		director.construct(builder1);
		builder1.gerResult().show();
		
		director.construct(builder2);
		builder2.gerResult().show();
	}
}

运行结果如下:

产品创建...
部件X
部件Y
部件X
部件Y
产品创建...
部件A
部分B



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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