22、Cocoa开发中的窗口、菜单与模态窗口使用指南

Cocoa开发中的窗口、菜单与模态窗口使用指南

1. 窗口创建与NSWindowController子类化

在Cocoa开发中,应用程序的新按钮每次按下都能创建新窗口。实际上,每次创建新窗口时,都会生成一个新的 NSWindowController 实例,该实例会加载一个新的nib文件副本,其中包含了nib文件内的所有对象。

若要自定义控制器类的功能,可对 NSWindowController 进行子类化。以下是具体操作步骤:
1. 创建子类 :在Xcode的 WindowLab 项目中,通过选择 File - New File... ,创建一个名为 NotSoEasyWindowController NSWindowController 子类。
2. 设置初始化方法 :为了方便使用,将nib文件名嵌入类中,并在 init 方法中直接调用 window 。代码如下:

- init {
  if ((self = [super initWithWindowNibName:@"NotSoEasyWindow"])) {
    [self window];
  }
  return self;
}
  1. 添加功
【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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