8、Smalltalk开发环境工具与类层次结构解析

Smalltalk开发环境工具与类层次结构解析

Smalltalk开发环境工具与类层次结构解析

1. 工作区(Workspace)

工作区是用于输入和测试Smalltalk程序的工具。在VisualWorks中,可通过点击启动器菜单中的“Tools → Workspace”创建新的工作区窗口,且可同时打开多个。若按推荐配置工作区设置,会出现如图5.8所示的新空工作区窗口。

当激活所有工作区选项时,会出现类似图5.9的工作区,菜单栏下方会有一排按钮,可执行常用的菜单功能。工作区还可包含多个不同的标签窗口,其中一个可能包含已声明的工作区变量。文本输入字段下方有一个状态行,显示所选工作区页面的类型以及工作区导入的命名空间信息。

若使用两键或三键鼠标,可通过右键点击工作区显示上下文菜单,访问大部分重要功能,但保存工作区页面内容和打开文本文件作为工作区时,需通过菜单选择“Page → Save”和“Page → Open”。

在工作区评估一系列Smalltalk表达式有四种选项:
| 选项 | 功能 |
| — | — |
| Do it | 静默评估所选表达式序列,除非代码要求,否则不输出结果 |
| Print it | 评估所选表达式序列,并将最后一个表达式结果的文本表示写入工作区 |
| Inspect it | 评估所选表达式序列,并为最后一个表达式的结果启动检查器 |
| Debug it | 评估表达式序列,并在发送第一条消息时启动调试器 |

以下是一个示例代码,展示两种等效的输出方式:

Transcript
print: i; tab;
【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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