Spring概述

Spring概述

  1. Spring概述

①Spring是一个开源框架

②Spring为简化企业级开发而生,使用Spring,JavaBean就可以实现很多以前要靠EJB才能实现的功能。同样的功能,在EJB中要通过繁琐的配置和复杂的代码才能够实现,而在Spring中却非常的优雅和简洁。

③Spring是一个IOC(DI)和AOP容器框架。

④Spring的优良特性

[1]非侵入式:基于Spring开发的应用中的对象可以不依赖于Spring的API

[2]依赖注入:DI——Dependency Injection,反转控制(IOC)最经典的实现。

[3]面向切面编程:Aspect Oriented Programming——AOP

[4]容器:Spring是一个容器,因为它包含并且管理应用对象的生命周期

        [5]组件化:Spring实现了使用简单的组件配置组合成一个复杂的应用。在 Spring 中可以使用XML和Java注解组合这些对象。

        [6]一站式:在IOC和AOP的基础上可以整合各种企业应用的开源框架和优秀的第三方类库(实际上Spring 自身也提供了表述层的SpringMVC和持久层的Spring JDBC)。

⑤Spring目前的版本http://spring.io/projects

⑥Spring模块

 

  1. 安装Spring插件

①插件包:springsource-tool-suite-3.4.0.RELEASE-e4.3.1-updatesite.zip

②操作步骤:参照《[尚硅谷]_参考资料:安装Springtools插件.doc》

  1. 搭建Spring运行时环境

①加入JAR包

         [1]Spring自身JAR包:spring-framework-4.0.0.RELEASE\libs目录下

spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar

spring-context-4.0.0.RELEASE.jar

spring-core-4.0.0.RELEASE.jar

spring-expression-4.0.0.RELEASE.jar

         [2]commons-logging-1.1.1.jar

②根据需要创建Spring配置文件

 

  1. HelloWorld

①目标:使用Spring创建对象,为属性赋值

②创建Student类

③创建Spring配置文件

    <!-- 使用bean元素定义一个由IOC容器创建的对象 -->

    <!-- class属性指定用于创建bean的全类名 -->

    <!-- id属性指定用于引用bean实例的标识 -->

    <bean id="student" class="com.atguigu.helloworld.bean.Student">

       <!-- 使用property子元素为bean的属性赋值 -->

       <property name="studentId" value="1001"/>

       <property name="stuName" value="Tom2015"/>

       <property name="age" value="20"/>

    </bean>

 

④测试:通过Spring的IOC容器创建Student类实例

//1.创建IOC容器对象

ApplicationContext iocContainer =

       new ClassPathXmlApplicationContext("helloworld.xml");

 

//2.根据id值获取bean实例对象

Student student = (Student) iocContainer.getBean("student");

 

//3.打印bean

System.out.println(student);

 

⑤验证:Spring在创建IOC容器对象时,就已经完成了bean的创建和属性的赋值。

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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