XML-03总结---SAX方式解析XML-----------------02

本文介绍了一个使用Java SAX解析XML文件的示例程序。该程序演示了如何通过覆盖DefaultHandler类的方法来处理XML文档的开始和结束事件,元素的开始和结束事件,以及字符数据。示例中详细展示了如何打印XML文档的结构和内容。


<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<student id="001">
	<name >林明</name>
	<sex>男</sex>
	<age>26</age>
</student>

package com.java.xml;

import javax.xml.parsers.SAXParser;
import javax.xml.parsers.SAXParserFactory;

import org.xml.sax.Attributes;
import org.xml.sax.SAXException;
import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;

public class SAX01 extends DefaultHandler{

	@Override
	public void startDocument() throws SAXException {
		System.out.println("<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>");
		
	}

	@Override
	public void endDocument() throws SAXException {
		System.out.print("\n 扫描文档结束!");	
		
	}

	@Override
	public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) throws SAXException {
		System.out.print("<");
		System.out.print(qName);
		if(attributes!=null){
			for(int i=0;i<attributes.getLength();i++){
				System.out.print(" "+attributes.getQName(i)+"=\""+attributes.getValue(i)+"\"");
			}
		}
		System.out.print(">");
	}

	@Override
	public void endElement(String uri, String localName, String qName) throws SAXException {
		System.out.print("</");
		System.out.print(qName);
		System.out.print(">");
	}

	@Override
	public void characters(char[] ch, int start, int length) throws SAXException {
		System.out.print("扫描文本节点"+new String(ch,start,length));
	}
	public static void main(String[] args) throws Exception{
		SAXParserFactory factory=SAXParserFactory.newInstance();
		SAXParser parser=factory.newSAXParser();
		parser.parse("src/student.xml", new SAX01());
	}
}


<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<student id="001">扫描文本节点
	<name>扫描文本节点林明</name>扫描文本节点
	<sex>扫描文本节点男</sex>扫描文本节点
	<age>扫描文本节点26</age>扫描文本节点
</student>
 扫描文档结束!




【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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