16、Smalltalk编程:调试与容器的深入解析

Smalltalk编程:调试与容器的深入解析

1. 变量声明与未知消息选择器

在编程中,每个变量标识符在其作用域内只能声明一次。不同类型的变量可能有不同但可能重叠的作用域。例如,实例变量的作用域覆盖其类中的所有实例方法,这就与这些方法中定义的局部变量的作用域重叠。

编译器能够识别Smalltalk表达式中是否包含在整个映像中没有方法定义的消息标识符。如果存在这样的情况,错误的消息选择器会用虚线下划线标记。不过,你也可以忽略缺失的方法,让翻译过程继续进行。但在激活方法时,必须确保其中使用的所有消息标识符都有对应的方法,否则会遇到异常。

2. 异常处理

异常是在Smalltalk程序由虚拟机(VM)处理时发现的错误情况,可能导致程序中止或在激活调试器时中断程序。

常见的异常包括:
- 尝试激活不存在的方法。例如,忽略错误的消息选择器并选择“执行”,VM会报告类不理解该消息。
- 向不合适的对象发送消息,比如向绑定到 nil 的变量发送字符串消息。
- 除以0(错误消息:“Can’t divide a number by 0”)。
- 尝试使用无效索引访问容器(如数组)(错误消息:“Subscript out of bounds”)。

当调试器窗口标题中的错误消息提供了足够的错误原因信息时,通常可以通过关闭窗口或点击菜单栏中的“执行→终止”来结束程序执行。只有在少数情况下,点击“执行→运行”让程序继续运行才有意义。

3. 调试方法

调试器的一个重要用途是逐行执行Smalltalk程序,即逐个消息执行。这有助于在

【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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