设计模式之迭代器模式

定义:提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象的内部表示。

结构图:


示例代码:

public interface Iterator {

	public Object First();

	public Object Next();

	public boolean isDone();

	public Object currentItem();
}
public class ConcreteIterator implements Iterator{

	private ConcreteAggregate aggregate;
	private int current = 0;

	public ConcreteIterator(ConcreteAggregate aggregate) {
		
		this.aggregate = aggregate;
	}

	@Override
	public Object First() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return aggregate.get(0);
	}

	@Override
	public Object Next() {
		// TODO Auto-generated method stubg
		Object ret = null;
		current ++;
		if (current < aggregate.count()) {
			ret = aggregate.get(current);
		}
		return ret;
	}

	@Override
	public boolean isDone() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return current >= aggregate.count()? true : false;
	}

	@Override
	public Object currentItem() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return aggregate.get(current);
	}
	
}

public abstract class Aggregate {

	public abstract Iterator createIterator();
}

public class ConcreteAggregate extends Aggregate {

	private List<Object> items = new ArrayList<Object>();

	@Override
	public Iterator createIterator() {
		// TODO Auto-generated method stub
		return new ConcreteIterator(this);
	}

	public int count() {
		return items.size();
	}

	public Object get(int index) {

		return items.get(index);
	}

	public void add(Object obj) {
		items.add(obj);
	}
}
客户端代码如下:

public class Client {

	public static void main(String[] args) {
		
		ConcreteAggregate a = new ConcreteAggregate();
		a.add("123");
		a.add("菜鸟");
		a.add("阿里");
		
		Iterator i = new ConcreteIterator(a);
		Object item = i.First();
		while (!i.isDone()) {
			System.out.println(i.currentItem());
			i.Next();
		}
	}
}

运行结果:

123

菜鸟

阿里



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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