自定义View

package com.example.week02test;

import android.content.Context;
import android.util.AttributeSet;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.EditText;
import android.widget.LinearLayout;
import android.widget.Toast;

/**

  • @author liuruiqi

  • @fileName CustomTitle

  • @package com.example.week02test

  • @date 2019/2/23 11:54
    **/
    public class CustomTitle extends LinearLayout {

    private EditText et_goods;
    private Button bt_search;

    //创建接口
    public interface onSearchLisenter{
    void onSearch(String goods);
    }
    //声明
    public onSearchLisenter searchLisenter;

    //set方法
    public void onSearchLisenter(onSearchLisenter searchLisenter){
    this.searchLisenter=searchLisenter;
    }

    public CustomTitle(Context context) {
    super(context);
    }

    public CustomTitle(Context context, AttributeSet attrs) {
    super(context, attrs);
    initView();
    }

    public CustomTitle(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
    super(context, attrs, defStyleAttr);
    }
    private void initView() {

     //创建布局
     View view=inflate(getContext(),R.layout.customtitle,null);
     addView(view);
    
     //找控件
     et_goods = view.findViewById(R.id.et_goods);
     bt_search = view.findViewById(R.id.bt_search);
    
     //点击事件
     bt_search.setOnClickListener(new OnClickListener() {
         @Override
         public void onClick(View v) {
             //得到输入框的值
             String goods = et_goods.getText().toString();
    
             //非空验证
             if (goods.equals("")){
                 Toast.makeText(getContext(), "你没有写东西呦!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                 return;
             }
    
             //调用接口
             searchLisenter.onSearch(goods);
    
    
         }
     });
    

    }

}

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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