java内存模型

Java 中,所有 例域、静 域和数 元素都存 在堆内存中,堆内存在 线 程之 共享
(本章用 共享 术语 代指 例域,静 域和数 元素)。局部 量( Local Variables ),方
法定 参数( Java 范称之 Formal Method Parameters )和异常 理器参数( Exception
Handler Parameters )不会在 线 程之 共享,它 不会有内存可 问题 ,也不受内存模型的影
响。
Java 线 程之 的通信由 Java 内存模型(本文 JMM )控制, JMM 决定一个 线 共享
量的写入何 时对 另一个 线 程可 。从抽象的角度来看, JMM 线 程和主内存之 的抽
象关系: 线 程之 的共享 量存 在主内存( Main Memory )中,每个 线 程都有一个私有的本地
内存( Local Memory ),本地内存中存 该线 程以 / 写共享 量的副本。本地内存是 JMM
一个抽象概念,并不真 存在。它涵盖了 存、写 冲区、寄存器以及其他的硬件和 编译
化。 Java 内存模型的抽象示意如 3-1 所示。
 
3-1 来看,如果 线 A 线 B 要通信的 ,必 经历 下面 2 个步
1 线 A 把本地内存 A 中更新 的共享 量刷新到主内存中去。
2 线 B 到主内存中去 线 A 之前已更新 的共享 量。
下面通 示意 见图 3-2 )来 两个步
3-2 所示,本地内存 A 和本地内存 B 由主内存中共享 x 的副本。假 初始 3
内存中的 x 0 线 A ,把更新后的 x (假 设值为 1 临时 存放在自己的本地内存
A 中。当 线 A 线 B 需要通信 线 A 首先会把自己本地内存中修改后的 x 刷新到主内
存中,此 主内存中的 x 值变为 1 。随后, 线 B 到主内存中去 线 A 更新后的 x ,此
线 B 的本地内存的 x 变为 1
从整体来看, 两个步 骤实质 上是 线 A 在向 线 B 送消息,而且 个通信 程必
经过 主内存。 JMM 控制主内存与每个 线 程的本地内存之 的交互,来 Java 程序 提供
内存可 性保
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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