SpringMvc

<!-- 启动Springmvc注解驱动 -->
     <mvc:annotation-driven/>
  <!-- 返回json 方法一 需要导入 fastjson.jar包 --> 
     <mvc:annotation-driven>
         <mvc:message-converters register-defaults= "false" >
             <!-- 避免IE执行AJAX时,返回JSON出现下载文件 -->
             <bean id= "fastJsonHttpMessageConverter" class = "com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonHttpMessageConverter" >
                 <property name= "supportedMediaTypes" >
                     <list>
                         <!-- 这里顺序不能反,一定先写text/html,不然ie下出现下载提示 -->
                         <value>text/html;charset=UTF- 8 </value>
                         <value>application/json;charset=UTF- 8 </value>
                     </list>
                 </property>
             </bean>
         </mvc:message-converters>
     </mvc:annotation-driven>
     
   
   <!-- 返回json 方法二 需要导入 jackson-annotations.jar,jackson-core.jar,jackson-databind.jar--> 
    <!--  <bean class = "org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerMapping" />
     <bean class = "org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerAdapter" >
         <property name= "messageConverters" >
             <list>
                 <bean class = "org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter" >
                     <property name= "supportedMediaTypes" >
                         <list>
                             <value>text/html; charset=UTF- 8 </value>
                             <value>application/json;charset=UTF- 8 </value>
                         </list>
                     </property>
                 </bean>
                 <bean class = "org.springframework.http.converter.json.MappingJackson2HttpMessageConverter" >
                     <property name= "supportedMediaTypes" >
                         <list>
                             <value>text/html; charset=UTF- 8 </value>
                             <value>application/json;charset=UTF- 8 </value>
                         </list>
                     </property>
                 </bean>
             </list>
         </property>
     </bean> -->
 
 
<!-- 其下与返回json 无关  -->
 
     <!-- 自动将控制器加载到bean -->
     <context:component-scan base- package = "org.controller" ></context:component-scan>    
     <!-- 配置处理静态资源的请求 -->
     <mvc:resources location= "/resources/" mapping= "*/res/**" />
     
     <!-- 拦截器配置 -->
     <mvc:interceptors>
         <bean class = "org.aop.LoginInteceptor" />
     </mvc:interceptors>
     
     <!-- 配置视图解析器 -->
     <bean class = "org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver" >    
         <property name= "prefix" value= "/WEB-INF/jsp/" />    
         <property name= "suffix" value= ".jsp" /><!--可为空,方便实现自已的依据扩展名来选择视图解释类的逻辑  -->    
         <property name= "viewClass" value= "org.springframework.web.servlet.view.JstlView" />    
     </bean>   
     
      <!-- 上传 需要使用到的配置-->
     <bean id= "multipartResolver" class = "org.springframework.web.multipart.commons.CommonsMultipartResolver" >
         <property name= "maxUploadSize" value= "1046666000" />
     </bean>
     
      <!--配置全局的异常-->
     <!-- <bean id= "exceptionResolver" class = "org.springframework.web.servlet.handler.SimpleMappingExceptionResolver" >
         <property name= "exceptionMappings" >
             <props>
                 <prop key= "com.guanlan.util.SportException" >error</prop>
             </props>
         </property>
     </bean> -->
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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