33、自定义集合视图布局与交互动画实现

自定义集合视图布局与交互动画实现

一、创建小时标签的 XIB 文件

要为小时标签创建 XIB 文件,可按以下步骤操作:
1. 选择 File ➤ New ➤ File ,并在侧边栏中选择 User Interface 部分。
2. 在主部分中高亮显示 Empty 项。
3. 将文件命名为 HandCell 并点击 Create
4. 在 Interface Builder 中打开新的 XIB 文件,将一个 Collection View Cell 对象拖到主面板中。
5. 调整单元格大小为宽 100 点、高 100 点,并将其重用标识符设置为 HourCellView
6. 将一个 Label 拖到单元格中,使用自动布局约束将其居中,并根据喜好更新字体。
7. 最后,在属性检查器中将标签的 tag 属性更新为 1000,以便从视图控制器中访问它。

创建好 XIB 文件后,切换回 ClockViewController 并注册使用,在 configureCollectionView() 函数中添加以下代码:

collectionView.registerNib(UINib(nibName: "HourCell", bundle: 
【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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