subsonic增删改查

 
  
//直接执行sql语句查询数据,返回DataTable 

 DataTable dt;
                            QueryCommand qc = new QueryCommand(strSql.ToString(), null);
                            dt =DataService.GetDataSet(qc).Tables[0];

                            gvwzh.DataSource = dt;
                            gvwzh.DataBind();    

 

 

 1  //查询
 2 
 3         //第一种方法
 4         BaseUserController items = new BaseUserController();
 5         grw.DataSource = items.FetchAll();
 6         grw.DataBind();
 7 
 8         //第二种方法
 9         grw.DataSource = DB.Select().From(BaseUser.Schema).ExecuteDataSet().Tables[0];
10         grw.DataBind();
11 
12 
13 
14         //增加
15         BaseUser bu = new BaseUser();
16         bu.MarkNew();
17         bu.Jmsfzh = "ggggggggg";
18         bu.Dlid = "eeee";
19         bu.Xm = "eeeee";
20         bu.Pwd = "eeeeee==";//默认密码“111111”
21         bu.Sfdy = true;
22         bu.Bmid = "eeeeeeee";
23         bu.Save();
24 
25 
26         //修改
27         int result = new Update(BaseUser.Schema)
28         .Set(BaseUser.Columns.Jmsfzh).EqualTo("55555555555")
29         .Where(BaseUser.Columns.Dlid).IsEqualTo("eeee")
30         .Execute();
31 
32 
33         //删除
34         DB.Delete().From(BaseUser.Schema).Where(BaseUser.Columns.Dlid).IsEqualTo("aaaaa").Execute();

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangwujun/archive/2013/06/08/3126926.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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