8、Swift 4 面向对象编程入门指南

Swift 4 面向对象编程入门指南

1. 面向对象编程基础

面向对象编程(OOP)是现代编程的核心范式,它构成了当今软件开发的基础。要理解 OOP,首先要明白对象和类的概念。

1.1 对象

对象是可以被操作的实体。在现实世界中,像电视这样的物理对象,有类型(等离子、液晶或阴极射线管)、尺寸(40 英寸)、品牌(索尼或维izio)、重量和成本等特征,还有打开或关闭、换频道、调节音量和亮度等功能。在编程中,对象也有属性和方法。属性描述对象的特征,如电视对象的类型、尺寸等;方法则描述对象可以执行的操作,如电视遥控器上的按钮对应的操作。对象还有状态,即特定时间点所有属性的值。

在书店应用中,有书籍对象(具有标题、作者、页数和出版商等属性)、杂志对象(具有标题、期号、类别和出版商等属性)以及销售对象(包含购买的书籍、客户、支付金额和支付类型等信息,还有计算税费、打印收据或取消销售等方法)。

1.2 类

类是对象的蓝图,它定义了对象的属性和方法。所有属于某个类的对象都具有相同的属性和方法,但属性的值可能不同。例如,狗类有名字、年龄、主人、体重和最喜欢的活动等属性。一个类的具体实例就是一个对象,如莱西是狗类的一个实例。

2. 规划类

规划类是开发过程中非常重要的一步。以书店应用为例,需要规划以下几个类:
- 书店类(Bookstore) :包含书店的名称、地址、电话号码和标志等信息。将这些信息放在类中,而不是硬编码在应用中,便于未来进行修改。如果书店成功扩张,还可以轻松创建新的书店对象。
- 客户类(Cus

【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与分类,实现对不同类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,提升了分类精度与鲁棒性,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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