14、优化单元格外观与创建自定义单元格子类

优化单元格外观与创建自定义单元格子类

1. 为控件分配标签

在使用Interface Builder时,不能像在代码中那样通过设置每个对象的标签属性来为单元格内容分配标签,因为需要标签来获取对控件的引用。可以在属性检查器的“视图”部分设置标签属性,这与代码中 myControl.tag = 1050 的效果相同。

2. 注册单元格

当在XIB文件中创建好单元格后,需要告知表格视图或集合视图使用该单元格以及设置的单元格重用标识符。表格视图和集合视图的注册函数相同:

tableView.registerNib(UINib(nibName: "MyCustomCell", bundle: nil), forCellReuseIdentifier: "MyCustomCell")
collectionView.registerNib(UINib(nibName: "MyCustomCell", bundle: nil), forCellReuseIdentifier: "MyCustomCell")

必须在视图尝试出队使用单元格之前进行注册,否则会导致运行时崩溃。可以将注册代码放在管理表格或集合视图的视图控制器的 viewDidLoad 函数中:

override func viewDidLoad() {
    super.viewDidLoad()
    tableView.registerNib(UINib(nibName
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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