51、实用的 Ruby 库和宝石

实用的 Ruby 库和宝石

1. abbrev 库

abbrev 库仅提供一个方法,用于为一组给定的字符串计算唯一的缩写集合。

  • 安装 :abbrev 是标准库的一部分,因此 Ruby 默认自带。若要使用,只需在程序开头附近添加以下代码:
require 'abbrev'
  • 示例
  • 基本使用 :abbrev 提供的方法有两种调用方式,一是通过 Abbrev::abbrev 直接调用,二是作为 Array 类的扩展方法调用。以下是一个基本示例:
require 'abbrev'
require 'pp'
pp Abbrev::abbrev(%w{Peter Patricia Petal Petunia})

输出结果如下:

{"Patrici"=>"Patricia",
 "Patric"=>"Patricia",
 "Petal"=>"Petal",
 "Pat"=>"Patricia",
 "Petu"=>"Petunia",
 "Patri"=>"Patricia",
 "Patricia"=>"Patricia",
 "P
【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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