41、Python高级特性与控制执行详解

Python高级特性与执行控制

Python高级特性与控制执行详解

1. 调度事件运行

s.run(blocking=True) 用于运行已调度的事件。在Python 2中,或者在Python 3里 blocking True 时, s.run 会循环运行,直到 s.empty() 为真,期间会使用 s 初始化时传入的 delayfunc 来等待每个调度事件。若 blocking False (仅Python 3),则会执行即将过期的事件,然后返回下一个事件的截止时间(如果有)。

当回调函数 func 抛出异常时, s 会传播该异常,但会保持自身状态,并从调度中移除该事件。若回调函数的运行时间超过下一个调度事件的可用时间, s 会滞后,但仍会按顺序执行调度事件,不会丢弃任何事件。若想明确丢弃某个事件,可调用 s.cancel

2. 日历模块

日历模块提供了与日历相关的功能,包括打印指定月份或年份的文本日历。默认情况下,日历以周一作为一周的第一天,周日作为最后一天。若要更改此设置,可调用 calendar.setfirstweekday 。该模块处理的年份范围通常为1970年至2038年。

2.1 日历模块函数列表

【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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