浅谈Java中利用JCOM实现仿Excel编程

JAVA中使用JCOM与JXL指南
在JAVA中使用JCOM和JXL注意要点:

  (1)在你的lib下要有jdom-1.0.jar,jxl-2.5.5.jar,jcom-2.2.4.jar,jcom.dll。

  (2)要把jcom.dll同时放到你JDK的bin目录下或者放到系统盘的windows下(推荐放到JDK的BIN下)

  把上面的JAR包都放好后开始写应用中的工具类(申明一下在JCOM中得到的都是IDispatch对象,以下还会抛出一个JComException的异常)

  (1)首先应该判断一个传进来的路径是Word 或是 Excel 还是其他的东东。

if(path.endsWith(".doc")){
......
}

  注:如果是excel后缀是".xls";

  (2)然后你要有两个对象:

ReleaseManager rm = new ReleaseManager();
IDispatch xlsApp=null;

  注:ReleaseManager相当于一个容器,与你机器上的所有JCOM组建交互,根据你传的参数他会去寻找你机器上的所有JCOM能操作的组建;

  IDispatch 可以理解为一个对象,所有的东东都是对象;

  (3)你要让他知道你要和EXCEL交互你得这样做

xlsApp = new IDispatch(rm, "Excel.Application");

  (4)接着要得到一个Workbooks(工作薄)

IDispatch excel = (IDispatch) xlsApp.get("Workbooks");

  (5)设置当前对象是否可见

xlsApp.put("Visible", new java.lang.Boolean(false));

  (6)得到工作薄以后要打开

IDispatch workbook = (IDispatch) excel.method("open", new Object[] { FilePath(EXCEL存放的路径) });

  (7)判断文件是否存在如果存在则删除

File f = new File(outPath);
if (f.exists())
f.delete();
........................详细内容请到这里: http://www.javadingle.com
【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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