37、应用设置与用户默认值配置指南

应用设置与用户默认值配置指南

1. 项目基础与设置包概述

在开发应用时,我们需要创建一些必要的类和文件。通常会有应用委托类,以及两个额外的控制器类和一个用于包含图形用户界面(GUI)的故事板文件。

设置应用会根据应用内部设置包的内容来显示应用的偏好设置。每个设置包都必须有一个名为 Root.plist 的属性列表,它定义了根级别的偏好设置视图。这个属性列表需要遵循特定的格式。

当设置应用启动时,它会检查每个应用是否有设置包,并为包含设置包的应用添加一个设置组。如果我们希望偏好设置包含子视图,就需要在包中添加属性列表,并为每个子视图在 Root.plist 中添加一个条目。

2. 向项目添加设置包

具体操作步骤如下:
1. 在项目导航器中,点击 AppSettings 文件夹。
2. 选择 File > New File… 或者按下 ⌘N
3. 在左窗格中,选择 iOS 标题下的 Resource ,然后选择 Settings Bundle 图标。
4. 点击 Next 按钮,保留默认名称 Settings.bundle ,然后点击 Create

完成上述操作后,项目窗口中会出现一个名为 Settings.bundle

【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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