UISearchBar小技巧

在使用searchBar的过程中,常常要有一些特殊的场景不需要他的灰色边框、改变textView背景.....但是searchBar得这些属性的修改都是很麻烦的,下面我就介绍一下常用的几个修改方法。


去掉灰色背景框(效果如图所示):

    for (UIView *view in self.searchBar.subviews) {

        if ([view isKindOfClass:[UIView class]] && view.subviews.count > 0) {

            [view.subviews[0removeFromSuperview];

            break;

        }

    }


修改textView的背景颜色(效果如图所示)


UIView *text = [[[self.searchBar.subviewsfirstObject]subviews]lastObject];

    text.backgroundColor = [UIColorcolorWithWhite:0.312alpha:1.000];


Cancel按钮改成中文(效果如图所示):


    self.searchBar.showsCancelButton =YES;

    for (UIView *viewin [[self.searchBar.subviewslastObject] subviews]) {

        if ([view isKindOfClass:[UIButton class]]) {

            UIButton *cancelBtn = (UIButton *)view;

            [cancelBtn setTitle:@"取消"forState:UIControlStateNormal];

        }

    }

修改输入框背景颜色

    UIView *text = [[[searchBar.subviews firstObject]subviews]lastObject];

    text.backgroundColor = RGBA(36, 42, 51, 1);

修改输入框内字体颜色

    UITextField *searchField = [_searchBar valueForKey:@"_searchField"];

    searchField.textColor = [UIColor whiteColor];




    可能还有一些其他的属性设置没有提及,会持续更新,欢迎指正。





【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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