7、Visual Basic 6.0 对象使用与创建全解析

Visual Basic 6.0 对象使用与创建全解析

1. 使用新对象

在编程中,类模块就像是对象的蓝图,Loan 类模块本身并不创建对象,而是提供一个定义,让程序根据需要创建一个或多个实际的 Loan 对象。下面是使用 Loan 对象的具体步骤:
1. 创建新项目 :启动一个新的标准 EXE 项目,只包含一个窗体。将窗体的 Caption 属性更改为“Please Click on This Form”。
2. 添加类模块 :将之前创建的 LOAN.CLS 类模块添加到项目中。
3. 添加代码到窗体 :在窗体中添加以下代码:

Option Explicit
Private Sub Form_Click()
    Dim loanTest As New Loan
    Dim intCount As Integer
    Dim curBalance() As Currency
    'Clear the face of the form
    Cls
    'Set loan parameters
    loanTest.Reset
    loanTest.Principal = 1000
    loanTest.Months = 12
    loanTest.AnnualInterestRate = 8.5
    'Display parameters used
    Print "Principal: ", , Format(loanTest.Principal, "Cur
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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