运算符

运算符:
1、()可提升优先级//例:((3+2)-4)5
2、%d,用于输出十进制数
3、[]只用于数组
4、%s,输出字符串
5、!非,不是
6、&&,且,与
表达式1 表达式2 结果
0 0 0
0 1 0
1 0 0
1 1 1
7、||,或
表达式1 表达式2 结果
0 0 0
1 0 1
0 1 1
1 1 1
8、表达式1||表达式2:一个为真不计算下一个
例:a=0;b=0;c=0
1 1 不计算
((++a)&&((++b>0)||(++c>0)))
9、i++:后置++,先赋值,再增加
例:i=10,;j=i++;//i=11;j=10
10、++i:前置++,先自增再将其赋予j
例:i=10;j=++i;//i=11;j=11
11、~:按位取反0->1;1->0
例:11 0000 1011
~11 1111 0100
12、&:按位与,相同位都为1才为1,其他为0
例: (11 0000 1011)
(13 0000 1101)
11&13 0000 1001
12、|:按位或,按位只有一个为1就为1
例: (11 0000 1011)
(13 0000 1101)
11|13 0000 1111
13、^:按位异或,相同的位一样才为1,其他为0
例: (11 0000 1011)
(13 0000 1101)
11^13 1111 1001
14、<<:按位向左移,右边统一补0
例:11<<1 0000 1011->0001 0110
11->22=11
21(次方)
M<<n M
2^n*
15、>>:按位向右移,左边统一补0
例:11>>1 0000 1011->0000 0101
11->5=11/2
M>>n M/n

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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