初见 springside

    江南白衣的springside诞生已经有一段时间了。。。 可惜我这几天刚刚见到,惭愧啊。。。 挺有兴致浏览了一下功能说明。 我考,那么多啊。。。真够厉害的,还有居然用Groovy写业务的计划。。。不过。。。需求好像过于笼统吧。。赫赫。 比如,功能上是不是还有应该有收藏夹这样的东东。反正dearbook上是有的。。。赫赫
    下载下来初步看了一下。好的地方不说了毕竟目标是best practise。。。 只是奇怪。。对于所有的业务数据的Dao都不提供行限制(就是UI上讲的分页)的逻辑。比如:
   
 1       /**
 2       * 按map中的条件进行查询。
 3        */
 4       public  List findOrders(Map map)  throws  ParseException {
 5          Criteria criteria  =  getSession().createCriteria(getEntityClass());
 6 
 7          String id  =  (String) map.get( " id " );
 8           if  (StringUtils.isNotBlank(id))
 9              criteria.add(Restrictions.eq( " id " new  Integer(id)));
10 
11          String beginDate  =  (String) map.get( " beginDate " );
12           if  (StringUtils.isNotEmpty(beginDate))
13              criteria.add(Restrictions.ge( " shipdate " , DateUtil.parse(beginDate,
14                       " yyyy-MM-DD " )));
15 
16          String endDate  =  (String) map.get( " endDate " );
17           if  (StringUtils.isNotEmpty(endDate))
18              criteria.add(Restrictions.le( " shipdate " , DateUtil.parse(endDate,
19                       " yyyy-MM-DD " )));
20 
21          String customer  =  (String) map.get( " customer " );
22           if  (StringUtils.isNotEmpty(customer))
23              criteria.createAlias( " customer " " c " ).add(
24                      Restrictions.like( " c.name " " % "   +  customer  +   " % " ));
25 
26          String status  =  (String) map.get( " status " );
27           if  (StringUtils.isNotEmpty(status)  &&   ! " all " .equals(status))
28              criteria.add(Restrictions.eq( " status " , status));
29 
30          criteria.addOrder(org.hibernate.criterion.Order.asc( " shipdate " ));
31 
32           return  criteria.list();
33      }

这个是定单查找的 finder 虽然增加了这些条件,还是可能会有很多记录被读到中间件服务器的内存中吧。也许以后会有的吧。或者我没看到??。。。
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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