导言

1、变量与算数表达式

      %d      按照十进制整型数打印

     %6d    按照十进制整型数打印,至少6个字符宽

     %f       按照浮点数打印

    %6f      按照浮点数打印,至少6个字符宽

     %.2f    按照浮点数打印,小数点后有两位小数

    %6.2f   按照浮点数打印,至少6个字符宽,小数点后有两位小数


%o 表示八进制数;%x 表示十六进制;%c表示字符;%s 表示字符串;%% 表示百分号(%)本身。


2、符号常量

   #define    名字     替换文本

   注:#define指令行的末尾没有分号


3、字符输入输出

 getchar()函数从文本流中读入下一个输入字符,并将其作为结果值返回。

 putchar()与printf()这两个函数可以交替调用,输出的次序与调用的次序一致


4、文件复制

EOF (End Of File)文件结束符


5、字符计数

     ++  自加符号

     -- 自减符号


6、数组

int  ndigit[10]

数组下标总是从0开始


7函数

函数定义的一般形式:

返回值类型    函数名(0个或多个参数声明)

{

return 表达式;

}


8、参数——传值调用

int power(int base ,int  n)

{

int p;

for (p=1;n>0;--n)

p=p*base;

return p;

}

其中,参数n用作临时变量,并通过随后执行的for循环语句递减,直到其值为0,这样就不需要额外引入变量i;power函数内部对n的任何操作不会影响到调用函数中n的原始参数值。


9、字符数组

读入一组文本行,并把最长的文本行打印出来

while(还有未处理的行)

if(该行比已处理的最长行还要长)

 保存该行为最长

保存该行的长度

打印最长行


10外部变量与作用域

main函数中的变量是main函数的私自变量或局部变量

static 存储类











【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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