requireJs随笔

RequireJS以一个相对于baseUrl的地址来加载所有的代码。 页面顶层<script>标签含有一个特殊的属性data-main,require.js使用它来启动脚本加载过程,(以data-main="js/main"为例)

可像如下进行配置,如果不进行配置将以data-main定义的文件js为baseUrl,在js文件下寻找加载模块(data-main如果不定义,会在index.html同级js查找)

//main.js

require.config({
    baseUrl:'js/assets',//配置baseUrl
    paths : {

//  ../返回上一级

//./以当前目录为起始(/以根目录为起始)

        'jquery' : 'jquery-1.6.1.min',//在baseUrl下的js,省略后缀.js
        'a' : 'a',
        'footable':'footable.min',
    },

    shim: {

       // 非AMD模块输出,shim成可用模块,如下配置,就可在其他模块中引用jqury模块,用$表示

        'jquery' : {
      exports : '$'

    },

        //插件形式的非AMD模块,我们经常会用到jquery插件,而且这些插件基本都不符合AMD规范,这时候就需要将插件shim'到jquery中:

    'footable' : ['jquery'],
    }
})

//define申明模块

1.简单值对:如果一个模块a仅含值对,没有任何依赖,则在define()中定义这些值对就好了:

define({name:'xm',height:153})

引入该模块时,该对象以参数形式传入回调函数

require(['a'],function(a){

console.log(a);//{name:'xm',height:153}

})

2.没有依赖的函数式定义

define(function(){

    //进行的操作

    return XX;

})

引入该模块时,同上

3.存在依赖的函数式定义

第一个参数是依赖的名称数组;第二个参数是函数

define(['a'],function(a){

    //进行的操作

    return XX;

})

4.将模块定义为一个函数:对模块的返回值类型并没有强制为一定是个object,任何函数的返回值都是允许的。

define(['a'],function(a){

    //进行的操作

    return function(params){...}

})


//引入配置

直接成会造成同步加载时,以data-main定义的文件为baseUrl,在当前文件目录中寻找引入的依赖(寻找失败)

异步加载时,require is not defined,加载失败

1.head插入<script data-main="js/main" src='js/require.js' ></script>

将<script data-main="js/main" src='js/require.js' defer async="true"></script>放到main.js后面

2.头部的script标签改为

<script src='js/require.js'></script>

<script src="js/main.js"></script>

直接贼当前页面require

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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