6、Java 类扩展:从机器人到灯具的实践探索

Java 类扩展:从机器人到灯具的实践探索

1. 方法复用与类扩展基础

在编程中,当我们编写适用于多个问题的方法时,将这些方法添加到一个易于复用的类中是个不错的选择。例如,存在一个名为 RobotSE (“Robot Special Edition” 的缩写)的类,它包含了对 Robot 类常用的扩展方法,如 turnRight turnAround 。未来,我们可以直接扩展 RobotSE 而非 Robot ,这样就能轻松使用这些额外的方法。

对于让机器人具备转身和右转功能,除了扩展类,还可以考虑修改现有的 Robot 类。但修改现有类并非总是可行, Robot 类就是一个例子,它以库的形式提供,没有源代码,所以无法对其进行修改,我们称这样的类为封闭修改类。即便有源代码,也可能因公司不想在复杂类的修改中引入错误,或者该类在多个程序中使用,而只有少数程序能从修改中受益,从而将其视为封闭修改类。不过, Robot 类是开放扩展的,我们可以通过 Java 的扩展机制,利用子类对其操作进行修改,且不用担心给原类引入错误或添加不必要的功能。

2. 扩展 Thing 类创建 Lamp

Robot 并非唯一可扩展的类,例如 City 类可扩展为 MazeCity

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分,实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值