BR-029psd:多风格网站模板与切片下载

0 下载量 61 浏览量 更新于2025-02-04 收藏 17.02MB ZIP 举报
根据给定的文件信息,我们可以得到以下知识点: 标题知识点: 1. BR-029psd网页模板:这是一个网页设计模板的名称,通常包含PSD文件,这是Photoshop的文件格式,用于网页设计和布局。这类模板通常包括网页的各种元素设计,如布局、颜色、字体和图像等,供设计师或开发者使用。 2. 网站psd效果图切片:这意味着模板中包含了将PSD设计图切割成可在网页上使用的各个部分的技术。切片主要是为了将设计图转化为HTML/CSS代码,让网页的各个部分(如图片、按钮等)能够独立更新和使用。 3. PSD欧美日韩风格前端页面:这表明模板具有多元化的文化风格,涵盖了欧美、日本和韩国的设计元素。"前端页面"通常指用户可以直接看到并交互的网页部分,这需要开发者或设计师将PSD模板转换为可工作的网页代码。 描述知识点: 描述中提供的信息与标题完全一致,这强调了文件的重点内容。由于没有额外信息,我们可以进一步探讨描述中隐含的知识点: - 网页模板通常用于快速布局开发,它们遵循预先设计的布局和风格,可以显著提高开发效率。 - PSD切片的目的是让设计师和前端开发人员能够更精确地控制和优化图像资源,从而提升网页性能。 - 欧美日韩风格的融合展现了网页设计的国际化趋势,不同风格的融合可以吸引不同文化背景的用户群体。 标签知识点: 1. 网页psd:这是一个标签,用于标识文件类型或内容类型为网页设计相关。它强调了文件中的PSD文件是用于网页设计的。 2. 网站模板:这是另一个标签,用来表明这个PSD文件是一种网页布局模板,设计师可以根据这个模板快速搭建网站的外观和风格。 压缩包子文件名称列表知识点: asaweb_f214:这看起来像是一个特定项目或产品的文件名或代码名。尽管无法从这个名称直接得知具体信息,但它可能代表了该网页模板的特定版本或系列,比如产品编号或特定项目标识。 综合上述信息,我们可以得出结论,这个压缩包文件包含了一个名为BR-029的PSD网页模板,该模板包含了将PSD设计图切片成前端可用图像和代码片段的技术,且具有欧美日韩风格。它适合希望快速搭建具有国际化风格的网页的设计师和开发者使用。模板的具体文件名和项目编号为asaweb_f214,但没有更多详细信息。在实际工作中,用户需要解压该压缩包,查阅PSD文件进行网页设计和前端实现。
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详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

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