7、Swift 泛型与数值范围编程深入解析

Swift 泛型与数值范围编程深入解析

1. 泛型基础要点

泛型是 Swift 中一个强大的特性,它允许我们编写可重用的代码,以适应不同的数据类型。以下是一些关键要点:
- 泛型类型 :方法、结构体、枚举和类都可以通过在尖括号内添加类型参数来成为泛型。
- 泛型协议 :协议也可以通过关联类型成为泛型。
- self 与 Self :在静态方法和计算属性中,self 表示当前类型,其类型为元类型;而 Self 始终表示当前具体类型。
- 泛型约束扩展 :可以使用 where 关键字对泛型类型进行扩展,当类型参数满足特定要求时生效。
- 方法特化 :同样可以使用 where 关键字对方法进行特化。
- 类型擦除 :用于将泛型和关联类型协议(PATs)作为常规类型使用。

2. 泛型在 Swift 中的应用示例

Swift 自身有许多泛型类型,例如:
- Array :是一个泛型结构体,详情可参考 Array
- Collection :是一个关联类型协议(PAT),详情可参考 Collection

【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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