连接Retrofit层后续

此博客展示了Android项目中一个Model类的代码。包含包声明、多个类的导入,如Api、ApiServer、DataBean等,还涉及Retrofit相关工具类的使用,最后定义了ShowModel类。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package com.bw.com.zuoye0316.model;

import android.util.Log;

import com.bw.com.zuoye0316.api.Api;
import com.bw.com.zuoye0316.api.ApiServer;
import com.bw.com.zuoye0316.bean.DataBean;
import com.bw.com.zuoye0316.bean.JsonBean;
import com.bw.com.zuoye0316.utils.RetrofitUtils;

import java.util.List;

import retrofit2.Call;
import retrofit2.Callback;
import retrofit2.Response;

ic class ShowModel {

//接口
public interface OnShowLisenter{
    void onShow(List<DataBean> data);
}
private OnShowLisenter showLisenter;

public void setOnShowLisenter(OnShowLisenter showLisenter){
    this.showLisenter=showLisenter;
}



public void relected(int page) {
    ApiServer apiServer = RetrofitUtils.getInstance().getApiServer(Api.url, ApiServer.class);
    Call<List<JsonBean>> call = apiServer.getUrl(page+".json");
  call.enqueue(new Callback<List<JsonBean>>() {
      @Override
      public void onResponse(Call<List<JsonBean>> call, Response<List<JsonBean>> response) {
          List<JsonBean> body = response.body();
          JsonBean jsonBean = body.get(0);
          Log.i("zzz",jsonBean.toString());
          List<DataBean> data = jsonBean.getData();
          //判断接口
          if (showLisenter!=null){
              showLisenter.onShow(data);
          }

      }

      @Override
      public void onFailure(Call<List<JsonBean>> call, Throwable t) {

      }
  });
}

}

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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