6、Linux编程:字符转换、速度转换及输出重定向技巧

Linux编程:字符转换、速度转换及输出重定向技巧

1. 字符大小写转换程序

在Linux编程中,我们可以编写一个字符大小写转换程序。以下是具体的操作和原理。
- 输入输出示例
- 可以将 ls 命令的前五行输出作为输入,通过管道传递给 case-changer 程序:

$> ls / | head -n 5 | ./case-changer
BIN
BOOT
DEV
ETC
HOME
- 也可以从`ls`命令的手册页中提取大写单词,再进行转换:
$> man ls | egrep '^[A-Z]+$' | ./case-changer
name
synopsis
description
author
copyrigh
  • 程序工作原理
    1. 创建两个20字节的字符数组,并初始化为0。
    2. 使用 fgets() 函数在 while 循环中从标准输入读取字符,直到遇到换行符或文件结束符(EOF)。读取的字符存储在 c 数组中。
    3. while 循环内部,通过 for
【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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