26、Windows Communication Foundation 自定义行为详解

Windows Communication Foundation 自定义行为详解

一、可互操作性概述

Windows Communication Foundation(WCF)具备与其他平台应用程序进行互操作的能力。它通过实现各种 Web 服务协议来提供互操作性,其中 WS - I Basic Profile 1.1 定义了如何使用这些协议的子集,以最大程度地提高互操作性的可能性。这使得 WCF 客户端能够轻松地与符合该配置文件的非 WCF 服务进行通信。

二、扩展 Windows Communication Foundation

WCF 的设计目标是成为在任何情况下实现软件组件通信的最佳方式。为了实现这一宏伟目标,它必须具备可定制性,以应对设计者可能未预料到的情况。因此,WCF 的设计者采用了分层架构的设计方法,这种方法由 Krzysztof Cwalina 和 Brad Abrams 根据他们在 .NET Framework 设计中的经验所推荐。

分层架构设计的目标是使常见场景变得简单,同时也能涵盖所有不太常见的场景。具体指导原则是将 API 集分解为低级别类型和高级别类型,低级别类型暴露所有的丰富性和强大功能,高级别类型则使用方便的 API 包装低级别层。WCF 类型正是按照这种方式组织的,常见场景所需的高级别类型位于 System.ServiceModel 命名空间,而用于扩展 WCF 以适应不太常见情况的低级别类型主要位于 System.ServiceModel.Dispatcher System.ServiceModel.Channels 命名空间。

【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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