8、深入探索Swift中的数值类型与Mandelbrot集

深入探索Swift中的数值类型与Mandelbrot集

1. 整数位操作与无符号类型

在进行位操作时,使用无符号类型至关重要,它能防止符号扩展。像 0xf0... 这类看似神秘的数字,其实是 0b11110000... 的紧凑表示形式。

特殊初始化器 FixedWidthInteger.init(truncatingIfNeeded:) 会将小整数宽度扩展到64位,最后再截断。标准整数初始化器在无法转换数字时会触发陷阱,而 truncatingIfNeeded 则会直接截断位,不会报错。需要注意的是,此版本仅支持最大64位,否则会在运行时停止。若要支持更大(非标准)格式,可对 words.reversed() 进行循环,并使用原生大小的 UInt 而非显式的 UInt64

完成代码后,可在 BitViewer 中进行测试,确保其在各种大小下都能按预期工作。

2. 浮点类型概述

浮点类型可表示小数。标准浮点类型包括64位的 Double 、32位的 Float 和较新的16位 Float16 。还有仅适用于英特尔平台的 Float80 类型,由于ARM不支持,只有在基于英特尔的平台(如英特尔Mac或运行在英特尔Mac上的iPad模拟器)上才能遇到。

3. 浮点
【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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