boost::signals2模块应用示例——参数传递实现

173 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文通过实例展示了在C++中如何利用boost::signals2模块实现参数传递。通过定义signal对象,绑定回调函数并触发信号,成功将参数10和20传递到回调函数,实现了模块间的通信。

boost::signals2模块应用示例——参数传递实现

在编写C++程序时,经常需要使用回调函数或信号槽机制来实现不同模块之间的通信。而boost::signals2是一个非常优秀的信号槽库,它提供了许多便利的功能,比如可变参数、线程安全等。

本文将结合实例来演示boost::signals2模块如何实现参数的传递。下面是具体实现的代码:

#include <iostream>
#include <boost/signals2.hpp>

using namespace boost::signals2;

// 定义回调函数
void print(int arg1, int arg2) {
    std::cout << "arg1 = " << arg1 << ", arg2 = " << arg2 << std::endl;
}

int main() {
    // 定义信号对象
    signal<void (int, int)> sig;

    // 绑定回调函数
    sig.connect(&print);

    // 触发信号,传递参数
    sig(10, 20);

    return 0;
}

在上述代码中,我们首先定义了一个名为sig的signal对象,该对象能够接受两个整型参数,并且返回值为空。接着,我们将回调函数print绑定到了信号对象sig上,当触发信号时,就会调用这个回调函数。最后,我们触发了信号,并向回调函数传递了两个整型参数10和20。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值