6、软件设计与交互方式的演进

软件设计与交互方式的演进

1. 软件设计基础原则

在软件设计中,合理的设计工作存在一定的限制,这取决于具体情况的优先级。在设计过程中,始终需要进行一些权衡。从长远来看,接口比实现更为重要,即实体间效率比实体内效率更关键,因为功能导向的核心是开发效率比执行效率更重要。同时,从用户的角度看,接口的重要性也高于实现,出色的系统内部结构可能会因功能可用性差而被忽视。

在设计时,还需要平衡业务中的时间和预算因素,这可能导致放弃一些长期的最佳设计方案。不过,要考虑到从长远来看,用户更关注产品本身,而非生产产品所花费的时间和金钱。为了便于后续分析,明确记录每个被识别但设计为常量的潜在系统变量是非常有益的。

1.1 C++ 中的模板特性

C++ 具有模板特性,它允许一组代码在编译时应用于多个类(一次一个)。模板本质上是一个文本替换器,但它是编译器的一部分,而非预编译器,围绕(数据)类型检查构建,与数据类型具有交互性。结合多重继承,模板可作为代码生成的基础。

通过分层模板参数,模板能够在编译时将类绑定在一起,这种能力提升了绑定的层次。编译器的分层和交互式评估会导致递归替换,特定兼容类型的模板和类的组合会产生递归替换,从而生成大量编译器生成的代码。

1.2 功能导向设计的哲学

从编程到设计的理解提升过程中,功能导向是下一个发展阶段。功能导向设计不仅要考虑重新定向的结构,更重要的是要理解复杂的交互机制,这需要对系统的一般特性以及如何最佳管理它们有深入的理解,从而形成多维模式的思维集合。

设计的另一个维度是理解同一类的多个实例如何同时访问相同的持久对象集合。在某些情况下,如删除、排序和备份操作,整

【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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