26、构建导航控制器与表格视图应用

构建导航控制器与表格视图应用

在开发应用程序时,处理数据层次结构的显示是一项常见任务。下面将详细介绍如何构建一个基于导航控制器和表格视图的应用程序,该应用程序将展示处理数据层次结构显示的常见任务。

1. 应用概述

当应用启动时,会呈现一个选项列表。列表中的每一行代表一个不同的视图控制器,当选中某一行时,对应的视图控制器会被推送到导航控制器的栈中。每行右侧的图标称为附件图标,其中灰色箭头图标称为披露指示器,它提示用户点击该行将深入到另一个表格视图。

2. 子控制器视图介绍

该应用包含六个子控制器,每个子控制器对应一个不同的视图:
- 披露按钮视图 :点击顶层视图的第一行将显示此子视图。每行右侧的附件图标是详细披露按钮,点击它可查看和编辑当前行的详细信息。与披露指示器不同,详细披露按钮是一个可点击的控件,这意味着每行有两种操作选项:点击行本身和点击详细披露按钮可触发不同的操作。
- 使用场景总结
- 如果行点击仅导致该行的详细视图,且只需提供单一选择,则不使用附件图标。
- 如果行点击将导致新视图(非详细视图),则用披露指示器(灰色箭头)标记该行。
- 如果想为行提供两种选择,则用详细披露按钮标记该行。
- 复选列表视图 :选择顶层视图中的“Check One”时显示此视图。该视图适用于只能选择一个项目的列表,类似于Mac OS X中的单选按钮,使用复选标记来标记当前选中的行。
- 行控制视图 :此视图在每行的附件视图中添加了一个可点击的

【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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