25、Java GUI编程:Swing、JavaFX与Scene Builder的综合应用

Java GUI编程:Swing、JavaFX与Scene Builder的综合应用

1. Swing类代码变体及继承机制

在Java编程中,我们会遇到代码的多种变体。例如下面这段代码,它展示了继承Java的 JFrame 类的用法:

import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
class ShowPicture {
  public static void main(String args[]) {
    new MyFrame();
  }
}
class MyFrame extends JFrame {

  MyFrame() {
    ImageIcon icon = new ImageIcon("androidBook.jpg");
    JLabel label = new JLabel(icon);
    add(label);
    setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
    pack();
    setVisible(true);
  }
}

当在Eclipse编辑器中查看这段代码时,可能会看到一个黄色标记。这个标记代表警告而非错误,可忽略该警告并运行代码。若将鼠标悬停在标记上,会看到关于 serialVersionUID 的提示。 serialVersionUID 是一个有助于Java在对象不同副本传输

【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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