夜深

      马上就要跨月了,持续了1个星期的加班生活,今天这个时间点居然还异常清醒,迟迟没有睡意,或许是跟小美通完电话后带来的内心的不平静。

      电话得知家里爸妈都病了,很是担心,也不知道小美此刻的情况,每天微信的晚安也没有回复,以前不管多晚都会寒暄几句,无疑又增添了一些担忧,努力的回想刚才通话时小美的语气,不会也是感冒了吧,这会太晚又不想再次拨通电话,希望她健健康康的,我不在家,小美需要承担更多,所以一定要健康。

      回想即将过去的2月,主题鲜明的四部曲,第一周是旧公司办理手续,第二周是春节在家,第三周是新公司入职,第四周是出差。四部曲分别对应四个地点,不仅是工作的跨越,地域的跨越,还是身体跟心灵的跨越,让这月一半的时间跟小美、儿子相隔两地。

      生活也是充满神奇色彩,各种巧合。出差的地点居然是去年国庆自驾经过的城市。在来的那天,坐在出租车上看到去年曾经吃饭的饭馆,看到曾经住宿的酒店,虽然去年只是短暂的停留,这次的旧地重游却一下拉近我跟这个城市的距离,显得那么亲切。

      出差的这段日子没有出过厂区,体验了一种全新的生活,跟社会基层的工人们一起,每天规律的三餐,感受着他们的善良和纯朴。在这个边远的三线山城,这里的人们有着更接地气的身高,我的高度无疑成为他们茶余饭后的话题,每每被我发现,他们都会会心一笑,露出洁白的牙齿。饭菜虽然简朴,但无添加,纯天然的食品让他们除拥有健康的心灵外,还拥有健康的身体。

       每当夜深的时候,总会有意无意打开手机上的百度地图,看看所处的地理坐标跟家的距离。将地图缩小,想象着就在家的不远处,从而获得一些安慰!

       今天微信上一个朋友的转发,一个同行过早的结束了他35岁的生命,抛下了3个月大的孩子和正在哺乳期的老婆,带给家庭无尽的痛苦,死因是一个不算新的名词“过劳死”。提醒自己,珍爱健康,珍爱生命!夜已深,强迫自己进入梦乡!晚安!

转载于:https://www.cnblogs.com/jingsha/p/5229624.html

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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