20、Smalltalk编程基础:继承、元类与对象标识解析

Smalltalk编程基础:继承、元类与对象标识解析

1. 继承与方法搜索

在面向对象编程中,确定与消息对应的要激活的方法的过程,即方法搜索,是比较难理解的部分。

1.1 简单的方法搜索

当向一个对象发送消息时,会在接收对象的类的方法列表中查找是否存在与消息选择器同名的方法。如果存在,该方法被激活,方法搜索结束。例如:

"假设对象obj接收消息message"
obj message

此时会在 obj 所属类的方法列表中查找 message 方法。

1.2 复杂的方法搜索

若在接收者类的目录中找不到该方法,由于类会继承其超类的方法,搜索需要继续在超类的目录中进行。下面通过 Person Student 类的例子详细说明:

"创建Person类的new类方法"
Person class>>new
"creates a new person and initializes the
instance variables"
^super new initialize

"Person类的initialize实例方法"
Person>>initialize
self lastName: ''.
self firstName: ''.
self birthday: Date today.
【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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