Java类和对象


对象赋值是Reference赋值(指针赋值),而基本类型是直接值拷贝(基本类型的变量值小,可直接拷贝;对象包含多个值,不容易复制,赋值采用共享同一块内存区域)


函数内的局部变量,编译器不会给默认值,需要初始化后才可使用;
类的成员变量,编译器会给默认值(0/空格/false),可以直接使用


Java中方法只能在类中定义


类名 新建对象名= new 构造方法( );
new是为新建对象开辟内存空间的算符, 构造方法()用来完成对象的初始化。


方法调用时的参数传递
① 值传递
调用方法时,参数是普通变量,实参将其值传给形参,调用中实参的值不受形参的影响。
② 引用传递
调用方法时,参数的类型为复合数据类型,如:数组、类,实参随形参的变化而变化。


每个变量都是有生命周期的,它只能存储在离它最近的一
对{ }中
当变量被创建时,变量将占据内存;当变量消亡时,系统
将回收内存


如果类有构造函数,编译器不会自动增加无参的空的构造函数。所以说如果只定义了有参的构造函数,而没有定义无形参构造函数,那么调用无参的构造函数就会报错。


this负责指向本类中的成员,也可以代替本类的构造函数

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信号是一种频率随间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的频率信息,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科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。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、扫频率持续间)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信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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