百度知道里有人问“中国队能进世界杯吗”,别人是这样回复他的。。。

最佳答案

不行,其实翻翻报纸杂志就知道有太多原因了,综合为大家摘要如下,希望大家理解中国男足:



1)草皮不适应

1、草皮太硬了2、草皮太软了3、不适应阔叶草及其它一些草

2)天气原因

1、下雪2、下雨3、下冰雹4、阳光太好了5、冷6、热7、不冷不热(不能给对手造成麻烦)



3)赛场因素

1、场内因素:A、裁判帮他们B、裁判不帮我们C、对手身体太强壮D、对手技术太细腻E、门柱帮了他们F、对方守门员发挥BT+超常G、补时太短H、补时太长

2、场外因素:A、客场作战,气氛影响B、主场作战,干扰太大C、观众不为我们喝彩D、有人往场内扔**



4)抽签抽得不好

1、同组都是强队踢输了,我拷死亡之组,按惯例当然应该中国队输。

2、同组都是中等水平队踢输了,主要是想赢怕输的思想包袱太重了,队员们没能放得开手脚。

3、同组都是弱队踢输了,对对手不够重视,麻痹大意,一时疏忽。



5)对手

1、对亚洲强队,踢输了,恐X心理在作怪,走不出阴影。

2、对亚洲弱队,踢输了,对手进步太大了,太大了,我们对他们没有秘密可言了都。

3、对欧洲弱队,踢输了,中国队输给了欧洲队。

4、对欧洲强队(比如意大利队)0:1,踢输了,告诉大家一个好消息:中国队仅以0:1输给了强大的意大利队!!

5、对欧洲强队(比如意大利队)0:10,踢输了,中国队踢出了自已的一惯水平,队员们也努力了,结果也不出全国人民所料。

6、对欧洲强队(比如意大利队)0:100,踢输了,精彩的比赛!意大利某球星进了20个,某球星进了25个!看来中国队跟欧洲一流强队的水平差距确实是不小。



6)队员

1、“海龟派”没回来踢输了,我们雪藏主力。

2、“海龟派”回来踢输了,时差没倒过来。



7)其他原因

1、主教练技术差!

2、中国球迷素质差!

3、中国足协这个名字差!

4、中国队——队医技术差!

5、中国足协领导人——办公室里那位倒水扫地的大妈差!



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中外球员对比

1,停球

把球停到自己脚下10毫米的后卫,是巴西球员。

把球停到自己脚下10厘米的后卫,是西班牙球员。

把球停到自己脚下10分米的后卫,是德国球员。

把球停到自己脚下100米,并形成射门,迫使对方门将做出扑救的后卫,是中国球员。



2,传球

能够做出50米外精确长传,找到场上队友的球员,是英国球员。

能够做出5米内精巧二过一的球员,是阿根廷球员。

能够做出5米内短传传丢,并且后卫前锋隔着50米就玩二过一的球员,是中国球员。



3,射门

能够在30米外劲射破门的球员,是德国球员。

能够通过精妙配合在门前3米打空门得手的球员,是葡萄牙球员。

能够在罚点球时把角旗打翻的球员,是中国球员。



4,带球

能够把球从本方底线带到对方半场的球员,是荷兰球员。

能够把球从本方底线带到对方底线的球员,是巴西球员。

能够把球从本方球员脚下抢断,并带到本方球门里的,是中国球员。





5,球风

能够对裁判鼓掌的球员,是欧洲球员。

能够对裁判说脏话的球员,是南美球员。

能够对裁判吐口水和追打的球员,是中国球员。



6,踩单车

能够连踩8个单车,得到点球的球员,是巴西球员。

能够连踩3个单车,突入禁区助攻的球员,是葡萄牙球员。

能够连踩半个单车,把自己摔成骨折的球员,是中国球员。



7,体能

能够狂奔90分钟,面不改色的球员,是非洲球员。

能够奔跑90分钟,气喘吁吁的球员,是欧洲球员。

能够跑动90分钟,汗流浃背的球员,是南美球员。

能够散步90分钟,倒地抽筋的球员,是中国球员。



8,速度

能够跑的比球快的球员,是荷兰球员。

能够跑的跟球一样快的球员,是英国球员。

能够跑的跟裁判一样快的球员,是马尔代夫球员。

连裁判都跑不过的球员,是中国球员
分数阶傅叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅叶变换的拓展,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信号行分数阶傅叶变换;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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