14、Linux 文本处理与脚本编写入门

Linux 文本处理与脚本编写入门

1. 文本处理工具

1.1 grep 命令

grep 是 “global regular expression print” 的缩写,主要功能是在文件中搜索指定模式。它会将包含指定模式的行以红色突出显示输出。例如:

$ grep bash /etc/passwd
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
user:x:1001:1001:User,,,,:/home/user:/bin/bash

grep 还可以使用选项进行调整,常见选项如下:
| 选项 | 功能 |
| ---- | ---- |
| -i | 搜索时不区分大小写 |
| -r | 递归搜索,即搜索指定目录及其子目录下的所有文件 |
| -c | 统计匹配的行数 |
| -v | 反转匹配,输出不包含搜索词的行 |
| -E | 开启扩展正则表达式,支持一些更高级的元字符,如 | + ? |

1.2 正则表达式

正则表达式用于描述文件中的文本片段,通过构建模式从文本文件中提取数据。在使用正则表达式时,每个字符都很重要,模式的目的是匹配特定的字符序列(即字符串)。常见的正则表达式元字符及其功能如下:
| 元字符 | 功能 |
| ---- | ---- |
| . | 匹配任意单个字符(换行

【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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