5、Swift 协议编程全解析

Swift 协议编程全解析

1. 协议扩展与方法调用机制

在 Swift 中,协议扩展方法的调用机制有时会带来意想不到的结果。例如,当我们有如下代码:

return "Tschüss" 
}

再次运行代码,新方法会被调用并输出 “Tschüss”。但如果将 greeter 的声明改为使用协议:

let greeter: Greetable = GermanGreeter()

greet 方法仍输出 “Hallo”,而 leave 方法却输出 “Goodbye”。这是因为 Swift 似乎完全绕过了结构体中声明的函数,而调用了协议扩展中的函数。

实际上,扩展方法完全依赖于静态调度。在调用 leave 方法时,没有涉及到表,Swift 直接在变量的类型上静态调用该方法。而 greet 方法按预期工作,是因为将其添加到协议要求中后,强制 Swift 为该方法创建了协议见证表条目,从而启用了动态调度。

需要注意的是,在 Swift 中向协议添加扩展方法很常见,这是为结构体和类添加额外可重用功能的好方法。但如果想重写扩展方法,必须将其作为协议要求添加,否则可能会得到意外结果。

2. 协议与类型系统
2.1 存在类型(Existentials)

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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