12、Scala模式匹配深入解析

Scala模式匹配的深入解析

Scala模式匹配深入解析

1. 带守卫的模式匹配

在Scala中,我们可以使用守卫(guard)来增强模式匹配的灵活性。以下是一个示例代码:

for (i <- Seq(1,2,3,4)) {
  i match {
    case _ if i%2 == 0 => println(s"even: $i")
    case _             => println(s"odd:  $i")
  }
}

在这个例子中, if i%2 == 0 就是一个守卫条件。当 i 是偶数时,会执行第一个 case 分支;否则,执行第二个 case 分支。输出结果如下:

odd:  1
even: 2
odd:  3
even: 4

需要注意的是,在 if 表达式中不需要使用括号,这和 for 推导式中的情况是一样的。

2. 对样例类的模式匹配

样例类(case class)在模式匹配中非常有用,它可以让我们进行深度匹配,即检查对象内部的内容。以下是一个示例:

case class Address(street: String, city: String, country: String)
case class Per
【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与分,实现对不同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或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性与效率,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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