Plane 项目技术文档

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plane-mobile 📱 🛫 🔥 Mobile App of Plane. Open Source JIRA, Linear and Height Alternative. Plane helps you track your issues, epics, and product roadmaps in the simplest way possible. plane-mobile 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plane-mobile

安装指南

1. 安装所需工具

对于 Windows 用户:
  • 安装 JDK(Java Development Kit)
  • 安装 Flutter SDK
  • 安装 Dart SDK
  • 安装 Android Studio

详细安装步骤请参考 Flutter 官方文档

对于 macOS 用户:
  • 安装 Xcode
  • 安装 Homebrew
  • 安装 JDK
  • 安装 Flutter
  • 安装 Dart
  • 安装 Cocoapods

详细安装步骤请参考 Flutter 官方文档

2. 克隆代码库

  • 使用 Git 克隆 Plane 项目代码库到本地。

3. 创建 .env 文件

  1. 在项目根目录下创建一个名为 .env 的文件。
  2. .env 文件中定义变量 BASE_API(必需)和 UNSPLASH_API_KEY(可选),并初始化它们。

项目使用说明

功能概述

  • 问题规划与跟踪:快速创建问题并使用支持文件上传的富文本编辑器添加详细信息。为问题添加子属性和引用,以便更好地组织和跟踪。
  • 布局:根据您的偏好自定义项目视图,选择列表、看板或日历布局,以最适合您的方式可视化项目。
  • 周期:使用周期规划冲刺,保持团队进度和生产力。通过燃尽图和其他有用功能了解项目进展。
  • 模块:将大型项目分解为更小、更易管理的模块。在团队之间分配模块,以便轻松跟踪和规划项目进度。

截图展示

  • 问题视图
  • 问题详情
  • 周期视图
  • 模块视图

项目 API 使用文档

API 概述

Plane 项目提供了一系列 API 接口,用于与项目进行交互。以下是一些常用的 API 接口:

1. 获取项目列表
GET /api/projects
2. 创建新问题
POST /api/issues

请求体示例:

{
  "title": "问题标题",
  "description": "问题描述"
}
3. 更新问题
PUT /api/issues/{issue_id}

请求体示例:

{
  "title": "更新后的标题",
  "description": "更新后的描述"
}
4. 删除问题
DELETE /api/issues/{issue_id}

项目安装方式

1. 克隆代码库

使用 Git 克隆 Plane 项目代码库到本地:

git clone https://github.com/makeplane/plane.git

2. 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖:

cd plane
flutter pub get

3. 运行项目

在安装完所有依赖后,使用以下命令运行项目:

flutter run

通过以上步骤,您可以成功安装并运行 Plane 项目。如果在使用过程中遇到任何问题,请参考官方文档或加入社区寻求帮助。

plane-mobile 📱 🛫 🔥 Mobile App of Plane. Open Source JIRA, Linear and Height Alternative. Plane helps you track your issues, epics, and product roadmaps in the simplest way possible. plane-mobile 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/plane-mobile

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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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