悬浮框

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<title>自动固定顶部的悬浮菜单栏代码</title>
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#content{width:600px;margin:0 auto;border:1px solid #f00;}
ul li.item{width:400px;text-align:center;margin:20px 100px;background:#00f;color:#fff;font-size:14px;font-weight:bold;height:100px;line-height:100px;}
#float_banner{position:absolute;top:0;left:50%;width:900px;margin-left:-450px;height:30px;line-height:30px;text-align:center;background:#000;color:#fff;font-size:14px;font-weight:bold;z-index:2;}
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<div id="float_banner">这里是顶部的横幅,随着页面滚动而浮动</div>
<ul id="content">
<li class="item">第一块内容</li>
<li class="item">第二块内容</li>
<li class="item">第三块内容</li>
<li class="item">第四块内容</li>
<li class="item">第五块内容</li>
<li class="item">第六块内容</li>
<li class="item">第七块内容</li>
<li class="item">第八块内容</li>
<li class="item">第九块内容</li>
<li class="item">第十块内容</li>
</ul>
<script language="javascript">
    var speed = 100;
    var scrollTop = null;
    var hold = 0;
    var float_banner;
    var pos = null;
    var timer = null;
    var moveHeight = null;
    float_banner = document.getElementById("float_banner");
    window.onscroll = scroll_ad;
    function scroll_ad() {
        alert("1");
        scrollTop = document.documentElement.scrollTop + document.body.scrollTop;
//        pos = scrollTop - float_banner.offsetTop;
//        pos = pos / 10
//        moveHeight = pos > 0 ? Math.ceil(pos) : Math.floor(pos);
//        if (moveHeight != 0) {
//            float_banner.style.top = float_banner.offsetTop + moveHeight + "px";
//            setTimeout(scroll_ad, 0);
//        }
        //alert(scrollTop);
    }
</script>
</body>
</html>
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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