33、编程中的对象追踪与数据模式解析

编程中的对象追踪与数据模式解析

1. 对象追踪技术

在编程过程中,手动追踪技术对于理解程序的运行机制十分有用。当程序中包含对象时,我们可以对该技术进行调整,以便更好地理解对象数据和封装性。

具体做法是为每个对象使用一张索引卡或便利贴。在卡片正面写下对象可以执行的方法,背面制作一个表格记录实例变量的值。以 CashRegister 对象为例:
- 卡片正面

CashRegister reg1
clear
addItem(price)
getTotal
getCount
  • 卡片背面
    | itemCount | totalPrice |
    | — | — |
    | 0 | 0 |

当对象被构造时,我们要填入实例变量的初始值。每当执行一个修改器方法时,划掉旧值并在下方写下新值。例如,调用 addItem 方法后:
| itemCount | totalPrice |
| — | — |
| 0 | 0 |
| 1 | 19.95 |

如果程序中有多个对象,就需要为每个对象准备一张卡片。这种方法能让我们对封装性有更直观的感受,对象通过其公共接口(卡片正面)进行操作,而实例变量则隐藏在背面。

在设计类时,这些图表也非常有用。假设要增强 CashRegister

【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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