6、Swift 编程:协议与泛型的深入应用

Swift 编程:协议与泛型的深入应用

1. 协议的关键要点

协议在 Swift 编程中扮演着重要角色,它允许我们从具体类型中抽象出信息,从而在同一位置使用更多类型。以下是协议的一些关键特性:
- 类型抽象 :协议能让我们将信息从具体类型中抽象出来,实现代码的灵活性。例如,不同的类型可以遵循同一个协议,以不同的方式实现协议中的方法。
- 扩展现有类型 :可以使用扩展让现有类型遵循协议,甚至可以将遵循范围限制到特定的子类型。
- 动态分发 :协议使用动态分发来实现函数调用,但协议扩展中未声明为协议要求的方法除外。
- 自动合成协议遵循 :Swift 会自动合成 Equatable Hashable Comparable 以及 Codable (包括 Encodable Decodable )协议的遵循。
- 依赖反转 :通过使用协议类型声明依赖,而不是具体的实现,能让代码更具灵活性。结合依赖注入使用依赖反转,还能使代码更易于测试。
- 委托模式 :为复杂类添加委托可以增加其灵活性,但要注意避免强引用循环,使用弱引用是个好办法。

2. 泛型入门

泛型是 Swift 中强大的特性之一,它为数组、字典、JSON

【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的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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