Perl文件与目录操作及信号处理编程

74、编写一个程序,使用目录句柄列出目录中的所有文件。如果用户未指定目录,则使用主目录。

以下是实现该功能的程序示例:

print "Which directory? (Default is your home directory) ";
chomp(my $dir = <STDIN>);
if ($dir =~ /\A\s*\Z/) { # A blank line
    chdir or die "Can't chdir to your home directory: $!";
} else {
    chdir $dir or die "Can't chdir to '$dir': $!";
}
opendir my $dh, '.' or die "Cannot open current directory: $!";
foreach my $file (readdir $dh) {
    print "$file\n";
}
closedir $dh;

程序首先提示用户输入目录,如果用户未输入则使用主目录。然后打开目录句柄,读取目录中的所有文件并打印,最后关闭目录句柄。

75、编写一个程序来删除命令行中指定的所有文件。可选择向用户警告任何出现的问题。

以下是一个满足需求的 Perl 程序示例:

foreach my $file (@ARGV) {
    unlink $file or warn "cannot unlink $file: $!";
}

此程序借助 foreach 循环遍历命令行传入的所有文件,利用 unlink 函数删除文件。若删除失败,就会输出警告信息。

要运行该程序,可在命令行输入:

perl script.pl file1 file2 ...

这里的 script.pl 是程序文件名, file1 file2 ... 是要删除的文件列表。

76、编写一个程序,在源文件和目标文件之间创建硬链接。如果目标是一个目录,则将源文件的基本名称附加到目录名称后面。

以下是实现该功能的程序:

use File::Basename;
use File::Spec;
my($source, $dest) = @ARGV;
if (-d $dest) {
    my $basename = basename $source;
    $dest = File::Spec->catfile($dest, $basename);
}
link $source, $dest or die "Can't link '$source' to '$dest': $!\n";

若系统不支持硬链接,最后一行可以写成:

print "Would link '$source' to '$dest'.\n";

77、编写一个程序,在源文件和目标文件之间创建硬链接或符号链接。在命令行中使用 -s 表示创建符号链接。如果目标是一个目录,则将源文件的基本名称附加到该目录名之后。

以下是实现该功能的 Perl 代码:

use File::Basename;
use File::Spec;
my $symlink = $ARGV[0] eq '-s';
shift @ARGV if $symlink;
my($source, $dest) = @ARGV;
if (-d $dest) {
    my $basename = basename $source;
    $dest = File::Spec->catfile($dest, $basename);
}
if ($symlink) {
    symlink $source, $dest or die "Can't make soft link from '$source' to '$dest': $!\n";
} else {
    link $source, $dest or die "Can't make hard link from '$source' to '$dest': $!\n";
}

该代码首先检查命令行的第一个参数是否为 -s ,如果是则表示要创建符号链接,并将该参数从参数列表中移除。然后获取源文件和目标文件的名称。如果目标是一个目录,则将源文件的基本名称附加到该目录名之后。最后根据是否要创建符号链接的标志,调用 symlink link 函数来创建相应的链接。如果创建链接失败,程序将输出错误信息并终止。

78、编写一个程序,显示当前目录下所有符号链接及其目标位置。

以下是一个Perl程序示例:

fo
【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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