52、Silverlight与浏览器集成的代码交互及布局技巧

Silverlight与浏览器集成的代码交互及布局技巧

1. 代码交互概述

传统的Silverlight应用与浏览器交互时,代码存在紧密耦合的问题。例如,Silverlight代码可能硬编码了当前页面HTML元素及其唯一ID,一旦HTML页面这些细节改变,交互代码就会失效。为解决此问题,可采用代码间交互的方式,即Silverlight应用通过调用页面中的JavaScript方法来更新HTML页面内容,JavaScript代码在Silverlight代码和HTML内容间增加了一层灵活性,即便HTML元素改变,只需更新JavaScript方法,Silverlight应用无需重新编译。同时,JavaScript代码也能调用用托管代码编写的Silverlight方法。

2. 从Silverlight调用浏览器脚本

使用 System.Windows.Browser 命名空间中的Silverlight类,可调用脚本块中声明的JavaScript函数。例如,在HTML页面的 <head> 部分定义如下函数:

<script type="text/javascript">
    function changeParagraph(newText) {
        var element = document.getElementById("paragraph");
        element.innerHTML = newText;
    }
</script>

要调用此

【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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