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1.java.io 包中流类型的分类:
按数据流的方向: 输入流和输出流
按处理数据单位: 字节流和字符流
按功能不同分为: 节点流和处理流

节点流:可以从一个特定的数据源(节点)读写数据(如:文件,内存)
处理流: 是“连接”在已存在的流(节点流或处理流)之上,通过对数据的处理为程序提供更 为强大读写功能
2.四种抽象流类型
字节流 字符流

输入流: InputStream Reader
输出流: OutputStream Writer
注: 一个字符两个字节,中文一个汗字占两个字节,有必要用字符流。。
3.
好的习惯是 先写flush()将输出流中缓冲的数据全部写出到目的地,再写close()关闭流释放内存资源
4. 转换流
5. 数据流
6. 打印流(Print),该流不会抛出异常,有flush 功能
7. object 流[/code]
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[img]/upload/attachment/98708/a02e3c5f-a4e5-34c5-9f00-918ba9e912fe.bmp[/img]
_________________________________________________________________________________________________________________________________________

[color=red]节点流类型:[/color]

[img]/upload/attachment/98710/ebc51864-d12c-34be-9175-f039e46245a8.bmp[/img]

[color=red]处理流类型:[/color]

[img]/upload/attachment/98712/24605096-b69b-3c99-89c2-48be3247d1b6.bmp[/img]


[img]/upload/attachment/99274/fd0d78f6-53b6-3961-9f28-a7f58e297f3e.bmp[/img]
【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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