java的基础知识-第三十九篇-java中的逻辑运算符

逻辑运算符介绍与使用建议
博客介绍了逻辑运算符,包括逻辑与&、逻辑或|、逻辑异或^、逻辑非!、短路与&&、短路或||,指出其最终结果为boolean类型,说明了各运算符的运算规则,还提及优先级别,最后建议使用短路与和短路或。

逻辑运算符:逻辑与&、 逻辑或| 逻辑异或^ 逻辑非!
短路与&& 短路或||
总结:逻辑运算符最终结果为boolean类型的值
优先级别:算术运算符>关系运算符>逻辑运算符
1、逻辑与&,表示并且
当两个条件同时为true时,则结果为true,否则结果为false
2、逻辑或|,表示或者
当两个条件中有一个为true时,则结果为true,否则为false
3、逻辑异或
当两个条件的值不同时,则结果为true,否则为false
如:true^true-------->false
true^false-------->true
false^true-------->false
false^false-------->true
4、逻辑非!
表示对boolean类型的值进行取反
5、短路与&&,类似于逻辑与,都表示并且
短路与、逻辑与运行结果都相同,但是执行过程可能不同,当使用短路与,并且第一个条件为false时,则结果直接为false
建议使用短路与
6、短路或,类似于逻辑或,都表示或者
短路或、逻辑或运行结果都相同,但是执行过程可能不同,当使用短路或,并且第一条件为true时,则结果为true
建议使用短路或在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【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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