Django- 初体验

  1. 安装django ,建立虚拟环境,本机原来是anocoda3,python3.6 , 在conda建立新的虚拟环境 env_django,安装了相应的版本(刚开始不太熟 所有需要的依赖都重新安装了),python3.8,django3.0.3… 虚拟环境安装、激活可以百度;
  2. django创建新项目,可以通过pycharm创建,也可以通过conda终端来创建,我是通过conda创建的,步骤:
    1)cd到项目要保存的路径下,命令:
    django-admin startproject 项目名称
    2)迁移 需要执行migrate
    python manage.py makemigration
    python manage.py migrate
    3)启动服务器
    python manage.py runserver
  1. 创建app 创建 template
    python manage.py startapp 名称
    创建template模板
  1. 配置url html (bootstrap)等
    project/url—app/url—views.方法—template/html
  2. 实践了比较初步的功能,能够用django框架通过API实现简单展示,后续还有数据库的应用,前端的效果等等,还需要实际web发布的学习
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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