一段忒搞笑的话^_^

看到一段搞笑的话:

我们正处于结婚时代的初级阶段,经过二十几年的努力,虽然取得了结识众多异性的巨大成就,但是人口众多,人均资源相对短缺,局部个人发展很不平衡。现阶段的主要矛盾,是日益增长的爱我之人我不爱,我爱之人不爱我之间的矛盾。情敌竞争已经不是初级阶段的主要矛盾,但是它在一定范围内还将长期存在,并且在一定条件下还可能激化。我们要允许一部分人先结婚,先婚带二婚,最终实现共同发昏!要统一思想,统一认识,把下一步的工作重点转移到家庭建设上来。要把“必须快找,必须快结,必须快生”作为我们的指导方针。这一个五年是关键的五年,如果我们错过了末班车,以后的美好生活将无从谈起。所以必须要牢记“三个必须”重要思想,争取早日取得伟大胜利 !祝大家新年快乐,合家欢乐!!!!  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qqivoryqq/archive/2006/01/31/324497.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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