52、Java 字符串、字符与正则表达式编程指南

Java 字符串、字符与正则表达式编程指南

1. 引言

在 Java 编程中,字符串和字符处理能力至关重要。这些技术可用于验证程序输入、向用户显示信息以及执行其他基于文本的操作。同时,它们也适用于开发文本编辑器、文字处理器、页面布局软件等各类文本处理软件。本文将详细介绍 java.lang 包中的 String StringBuilder Character 类,这些类为 Java 中的字符串和字符操作提供了基础。此外,还会探讨正则表达式,它能帮助应用程序验证输入。

2. 字符和字符串基础

字符是 Java 源程序的基本构建块。每个程序由一系列字符组成,当这些字符有意义地组合在一起时,会被 Java 编译器解释为一系列用于完成任务的指令。程序中可能包含字符字面量,字符字面量是用单引号括起来的字符所代表的整数值。例如, 'z' 代表 z 的整数值, '\t' 代表制表符的整数值。字符字面量的值是该字符在 Unicode 字符集中的整数值。

字符串是一系列字符的序列,被视为一个整体。它可以包含字母、数字和各种特殊字符,如 + - * / $ 。字符串是 String 类的对象,字符串字面量用双引号括起来,例如:


                
【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分类,实现对不同类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,提升了分类精度鲁棒性,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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