18、高阶函数与函数式响应式编程入门

函数式响应式编程基础与实践

高阶函数与函数式响应式编程入门

1. 高阶函数概述

高阶函数是一种处理其他函数的函数,它可以将函数作为参数,也可以将函数作为返回类型。在 Swift 中,只要参数数量和返回类型与原始高阶函数声明相同,就可以在高阶函数中使用闭包或函数签名。

以下是高阶函数的一些关键要点:
- 简化代码 :当操作复杂或在代码中重复出现时,使用函数签名而非闭包可以简化代码。
- 标准库示例 map compactMap flatMap filter reduce sorted split 都是标准库中的高阶函数示例。
- 返回函数的高阶函数 :高阶函数也可以返回函数作为返回类型。
- 函数柯里化 :将接受多个参数的函数分解为一系列接受单个参数的函数。
- 改变函数签名 :柯里化和参数翻转是改变函数签名以适应高阶函数的方法。
- 实例方法作为高阶函数 :每个实例方法都可以通过其包含类型用作高阶函数。
- 函数组合 :将高阶函数合并以创建更大的函数。
- 运算符重载 :可以使用运算符重载为高阶函数创建加法函数,使函

【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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