Jenkins

[官方文档] https://jenkins.io/doc/

jenkins pipeline 是Jenkins中实现和集成连续交付的一套插件。持续交付是将软件的版本控制直接传给客户和用户的自动化表达。

 

pipeline features:

  • Code(编码): Pipelines are implemented in code and typically checked into source control, giving teams the ability to edit, review, and iterate upon their delivery pipeline.

  • Durable(耐用的): Pipelines can survive both planned and unplanned restarts of the Jenkins master.

  • Pausable(可暂停的): Pipelines can optionally stop and wait for human input or approval before continuing the Pipeline run.

  • Versatile(通用的): Pipelines support complex real-world CD requirements, including the ability to fork/join, loop, and perform work in parallel.

  • Extensible(可扩展的): The Pipeline plugin supports custom extensions to its DSL [1] and multiple options for integration with other plugins.

 

pipeline concept:

pipeline 管道的代码定义了整个构建过程,通常包括构建应用程序、测试应用程序和交付应用程序的阶段。

node 节点是Jenkins环境的一部分,能够执行管道的机器。

stage 块定义了通过整个管道执行的任务的概念上不同的子集(例如,“Build”、“Test”和“Deploy”stage),许多插件都使用它来可视化或显示Jenkins管道的状态/进度。

step 一个单一的任务。基本上,一个步骤告诉Jenkins在特定时间点(或过程中的“步骤”)要做什么。例如,要执行shell命令,请使用sh步骤:sh 'make'。当插件扩展管道DSL时,通常意味着插件已经实现了一个新步骤。

 

pipeline syntax:

 

pipeline is Declarative Pipeline-specific syntax that defines a "block" containing all content and instructions for executing the entire Pipeline.
agent is Declarative Pipeline-specific syntax that instructs Jenkins to allocate an executor (on a node) and workspace for the entire Pipeline.
stage is a syntax block that describes a stage of this Pipeline. Read more about stage blocks in Declarative Pipeline syntax on the Pipeline syntax page. As mentioned abovestage blocks are optional in Scripted Pipeline syntax.
steps is Declarative Pipeline-specific syntax that describes the steps to be run in this stage.
sh is a Pipeline step (provided by the Pipeline: Nodes and Processes plugin) that executes the given shell command.
junit is another a Pipeline step (provided by the JUnit plugin) for aggregating test reports.
node is Scripted Pipeline-specific syntax that instructs Jenkins to execute this Pipeline (and any stages contained within it), on any available agent/node. This is effectively equivalent to agent in Declarative Pipeline-specific syntax.

 

 

 

 

 

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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