29、Java 类与对象深入探究

Java 类与对象深入探究

1. 类的构造函数重载案例:Time2 类

1.1 构造函数重载概述

在 Java 中,我们可以声明自己的构造函数来指定类的对象应该如何初始化。构造函数重载允许我们提供多个具有不同签名的构造函数声明,从而以不同的方式初始化类的对象。

1.2 Time2 类的构造函数

Time2 类包含五个重载的构造函数,为对象的初始化提供了便利的方式。以下是 Time2 类的代码:

// Fig. 8.5: Time2.java
// Time2 class declaration with overloaded constructors.  
public class Time2 {
    private int hour; // 0 - 23
    private int minute; // 0 - 59
    private int second; // 0 - 59

    // Time2 no-argument constructor: 
    // initializes each instance variable to zero  
    public Time2() {
        this(0, 0, 0); // invoke constructor with three arguments
    } 

    // Time2 constructor: hour supplied, minute and second defaulted to 0
    public Time2(int hour) {
      
【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,实现对不同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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