4、键盘界面:通信与性能的瓶颈

键盘界面:通信与性能的瓶颈

1. 键盘界面概述

键盘和鼠标界面目前是限制现代计算功能和可用性的主要瓶颈。从全球通信的角度来看,对于母语并非基于罗马字母的人群而言,键盘界面存在显著劣势。输入一个字符往往需要多步骤且不直观的操作,这不仅阻碍了他们高效学习和使用计算机,还引发了对现有键盘界面在破坏计算平等获取机会、加速世界传统语言及其所承载文化知识流失方面的担忧。

2. 键盘输入的起源

2.1 打字机与计算机键盘的历史渊源

键盘式图形界面最初是仿照打字机设计的。打字机的初衷是使通信内容清晰可读、提高输入速度,并省去打印机这一中间环节,并非作为支持人类思维、解决复杂问题或开展教育活动的工具。
1868 年,印刷工克里斯托弗·肖尔斯(Christopher Sholes)为打字机申请了专利。到 19 世纪末,他开发出了 Qwerty 键盘,并花费数年时间试图通过减少打字机键长金属臂的碰撞来改进它。1878 年,雷明顿 2 型打字机引入了换挡功能,支持使用 Qwerty 键盘布局输入大小写字母。

2.2 打字机的发展历程

与亚历山大·格雷厄姆·贝尔(Alexander Graham Bell)的电话的轰动宣传和迅速普及相比,打字机最初的销售情况不佳。1874 年,E.雷明顿父子公司首次将其推向市场,但商业销售一直低迷,12 年后该公司破产。19 世纪 90 年代,向美国政府推销打字机的尝试促使其进行了大量设计迭代,旨在满足政府机构对文件统一和快速准备的要求。到 1900 年,美国政府每年购买 10,000 台打字机。
与此同时,英国政府的保守态度最初完全拒绝打字机。1898 年,来自沃尔索尔镇的吉奇先

【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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