NIO(四)--DatagramChannel&Pipe管道

NIO与Pipe管道详解
本文深入探讨了Java NIO中的DatagramChannel非阻塞模式的实现,包括发送与接收数据包的过程,并详细介绍了Pipe管道的使用方法,演示了如何通过Pipe进行数据的双向传输。

一、DatagramChannel

import java.io.IOException;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.DatagramChannel;
import java.nio.channels.SelectionKey;
import java.nio.channels.Selector;
import java.util.Date;
import java.util.Iterator;
import java.util.Scanner;

import org.junit.Test;

public class TestNonBlockingNIO2 {
	
	@Test
	public void send() throws IOException{
		DatagramChannel dc = DatagramChannel.open();
		
		dc.configureBlocking(false);
		
		ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(1024);
		
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		
		while(scan.hasNext()){
			String str = scan.next();
			buf.put((new Date().toString() + ":\n" + str).getBytes());
			buf.flip();
			dc.send(buf, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 9898));
			buf.clear();
		}
		
		dc.close();
	}
	
	@Test
	public void receive() throws IOException{
		DatagramChannel dc = DatagramChannel.open();
		
		dc.configureBlocking(false);
		
		dc.bind(new InetSocketAddress(9898));
		
		Selector selector = Selector.open();
		
		dc.register(selector, SelectionKey.OP_READ);
		
		while(selector.select() > 0){
			Iterator<SelectionKey> it = selector.selectedKeys().iterator();
			
			while(it.hasNext()){
				SelectionKey sk = it.next();
				
				if(sk.isReadable()){
					ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(1024);
					
					dc.receive(buf);
					buf.flip();
					System.out.println(new String(buf.array(), 0, buf.limit()));
					buf.clear();
				}
			}
			it.remove();
		}
	}
}

 

二、Pipe管道

import org.junit.Test;

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;
import java.nio.channels.Pipe;

public class TestPipe {
    @Test
    public void test1() throws IOException {
        //1.获取管道
        Pipe pipe = Pipe.open();

        //2.将缓冲区中的数据写入管道
        ByteBuffer buf = ByteBuffer.allocate(1024);

        Pipe.SinkChannel sinkChannel = pipe.sink();

        buf.put("通过单向管道发送数据".getBytes());
        buf.flip();
        sinkChannel.write(buf);


        //3.读取缓冲区的数据
        Pipe.SourceChannel sourceChannel = pipe.source();
        buf.flip();
        int len = sourceChannel.read(buf);
        System.out.println(new String(buf.array(), 0, len));
        
        sourceChannel.close();
        sinkChannel.close();
    }
}

 

【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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