浅谈代理/委托设计模式

1. 代理/委托设计模式

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代理设计模式的场合:

* 当对象A发生了一些行为,想告知对象B (让对象B成为对象A的代理对象)

* 对象B想监听对象A的一些行为 (让对象B成为对象A的代理对象)

* 当对象A无法处理某些行为的时候,想让对象B帮忙处理 (让对象B成为对象A的代理对象)

* 对象之间的传值


1. 有些事情,不方便去处理,想交给别人(代理)来处理

2. 通知的场合: 学生买了东西, 通知老师帮忙接收快递

3. 监听的场合: 老师监听学生买东西这个行为


使用代理的步骤:

首先 /// 要明确谁请别人代理, 谁当别人的代理

1> 请代理三部曲:

1. 写一个协议, 把自己不方便(或者自己不想)做的事情列出来(@protocol StudentDelegate <NSObject>)

2. 包含进来一个遵守协议的对象, 对象可以是任意类型(id<StudentDelegate> delegate;)

3. 当自己发生一些事情想通知代理去做, 就是调用代理对应的方法

([self.delegate studentDidReceiveKuaiDi:self];)


2> 当别人的代理三部曲:

1. 遵守协议(@interface Teacher : NSObject<StudentDelegate>)

2. 实现协议里面对应的方法

3. 设置代理的对象, 给代理对象赋值. 建立起来两者的代理关系



使用代理的注意点:

1. 协议的命名规则 类名+Delegate

2. 一般协议里面的方法都写成 @optional

3. 协议里面方法的命名: 小写类名开头+ 描述这个方法在什么时间或者发生什么事情调用, 第一个参数一般是类自身的对象

4. 调用代理的方法之前,首先判断代理有没有实现对应的放, 如果实现了才去调用([self.delegate respondsToSelector:@selector(studentDidReceiveKuaiDi:)])

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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