java中类的初始化顺序

含有继承的类的初始化顺序:父类的静态变量->父类的静态块->子类静态变量->子类静态初始化块->父类变量->父类初始化块->父类的构造函数->子类的变量->子类初始化块->子类构造函数;(变量和初始化块之间的先后顺序根据类中的先后位置而定)

Code:
  1. public class InitialClassOrderTest extends InitialClassOrderBasic{  
  2.     // 静态变量  
  3.     public static String staticField = "静态变量";  
  4.     // 变量  
  5.     public String field = "变量";  
  6.  
  7.     // 静态初始化块  
  8.     static {  
  9.         System.out.println(staticField);  
  10.         System.out.println("静态初始化块");  
  11.     }  
  12.  
  13.     // 初始化块  
  14.     {  
  15.         System.out.println(field);  
  16.         System.out.println("初始化块");  
  17.     }  
  18.  
  19.     // 构造器  
  20.     public InitialClassOrderTest() {  
  21.         System.out.println("构造器");  
  22.     }  
  23.  
  24.     public static void main(String[] args) {  
  25.         new InitialClassOrderTest();  
  26.     }  
Code:
  1. public class InitialClassOrderBasic {  
  2.     // 静态变量  
  3.     public static String staticField = "父类静态变量";  
  4.     // 变量  
  5.     public String field = "父类变量";  
  6.  
  7.     // 静态初始化块  
  8.     static {  
  9.         System.out.println(staticField);  
  10.         System.out.println("父类静态初始化块");  
  11.     }  
  12.  
  13.     // 初始化块  
  14.     {  
  15.         System.out.println(field);  
  16.         System.out.println("父类初始化块");  
  17.     }  
  18.  
  19.     // 构造器  
  20.     public InitialClassOrderBasic() {  
  21.         System.out.println("父类构造器");  
  22.     }  
  23.  

执行结果:

Code:
  1. 父类静态变量  
  2. 父类静态初始化块  
  3. 静态变量  
  4. 静态初始化块  
  5. 父类变量  
  6. 父类初始化块  
  7. 父类构造器  
  8. 变量  
  9. 初始化块  
  10. 构造器  
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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