数组——rotate-image

本文介绍了一种高效的方法来实现二维数组的顺时针90°旋转。通过两个步骤:首先交换数组的对称行,然后进行主对角线元素的交换,可以完成旋转操作。文中提供了一个Java类`Solution`及其实现方法`rotate`,该方法接受一个正方形二维数组作为参数,并就地完成旋转。

题目:反转二维数组的元素,按顺时针90°。

例如:

{{1,2,3},            {{7,4,1},

 {4,5,6},   to       {8,5,2},

 {7,8,9}}                {9,6,3}}


题解:

1.关于matrix.length/2对称的行交换位置即可。

2.关于主对角线对称的元素交换位置;

public class Solution {
    public void rotate(int[][] matrix) {
        if(matrix == null||matrix.length == 0||matrix.length!=matrix[0].length)
            return;
        for(int i=0;i<(matrix.length+1)>>1;i++)
            {
            int[]temp=matrix[i];
            matrix[i]=matrix[matrix.length-1-i];
            matrix[matrix.length-1-i]=temp;
        }
        for(int i=1;i<matrix.length;i++)
            {
            for(int j=0;j<i;j++)
                {
                int temp=matrix[i][j];
                matrix[i][j]=matrix[j][i];
                matrix[j][i]=temp;
            }
        }
    }
}


 

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值