43、Java异常处理深入解析

Java异常处理深入解析

1. 栈展开与从异常对象获取信息

当在特定方法中抛出异常但未被捕获时,方法调用栈会进行“展开”操作,程序会尝试在下一个外部的 try 块中捕获该异常,这个过程被称为栈展开。栈展开意味着未捕获异常的方法会终止,该方法中的所有局部变量会超出作用域,控制权会返回到最初调用该方法的语句。如果该语句被 try 块包围,程序会尝试捕获异常;若没有被 try 块包围或者异常仍未被捕获,则会再次进行栈展开。

以下是一个展示栈展开和从异常对象获取数据的示例代码:

// Fig. 11.6: UsingExceptions.java
// Stack unwinding and obtaining data from an exception object.
public class UsingExceptions {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            method1();
        } 
        catch (Exception exception) { // catch exception thrown in method1
            System.err.printf("%s%n%n", exception.getMessage());
            exception.printStackTrace();
            // obtain the stack-trac
【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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