24、Ruby项目与库的使用指南

Ruby项目与库的使用指南

1. 项目与跨文件代码使用

当你对 Ruby 越来越熟悉并发现其更多用途时,可能会从编写小型程序(少于 100 行左右)转向开发由多个部分组成的复杂应用程序和系统。这些大型应用程序和系统通常被称为项目,其管理方式与简单的单文件脚本不同。

在 Ruby 中,分离功能最常见的方法是将不同的类放在不同的文件中,这样只需将文件复制到其他项目中,就能在多个项目中使用这些类。

1.1 基本文件包含

考虑以下代码:

puts "This is a test".vowels.join('-')

执行此代码会报错,因为 Ruby 没有为 String 类提供 vowels 方法。我们可以扩展 String 类来实现该方法:

class String
  def vowels
    self.scan(/[aeiou]/i)
  end
end

如果将此定义包含在与上述 puts 代码相同的文件(如 my_test.rb )中,运行该文件将得到结果:

i-i-a-e

这里,我们为 String 类扩展了 vowels 方法,使用

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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