10、C++ 微控制器编程中的面向对象与模板技术

C++ 微控制器编程中的面向对象与模板技术

1. 类友元的使用

部分开发者避免使用类友元,认为其会破坏数据隐藏和封装。然而,在某些情况下,使用类友元实际上可以通过消除可能因暴露类内部细节而削弱类边界的简单 set() get() 接口,来改善数据封装。使用类友元有助于确保私有成员保持私有。

不过,明智的做法是谨慎使用类友元,仅当使用友元关系能带来切实的设计改进,而非仅仅为了方便时才使用。例如,中断服务程序需要静态 C 链接,这使得它们难以封装在类中,同时又包含在中断向量表中。当在中断服务程序中访问全局对象(如 com )时,类友元可以提供一种合适的机制,在遵守中断编程约束的同时保持封装性。

2. 基类构造函数中虚函数不可用

对于给定的类,其虚函数机制在自身类构造函数和任何基类构造函数中均不可用,因为此时对象尚未完全形成。在基类构造函数中尝试使用虚函数机制将导致未定义行为。

以下是一个示例代码:

class communication_serial : public communication_base
{
public:
    communication_serial(const std::uint16_t c, const std::uint8_t b)
        : channel(c), baud(b) { }
    virtual ~communication_serial() { }
    virtual void init()
    {
   
【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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