38、iOS应用设置与用户默认值配置指南

iOS应用设置与用户默认值配置指南

1. 添加开关设置

我们需要从用户那里获取一个布尔值,以指示曲速引擎是否开启。为了在偏好设置中捕获这个布尔值,我们要让设置应用程序使用UISwitch。具体操作步骤如下:
1. 如果项目3当前处于展开状态,将其折叠,然后单击选择它。
2. 按下回车键创建项目4。
3. 使用下拉菜单选择“Toggle Switch”,然后点击展开三角形展开项目4。
4. 在空的“Title”行中输入“Warp Drive”,并将“Key”行的值设置为“warp”。
5. 为“DefaultValue”行设置值为“YES”,默认开启曲速引擎。

2. 添加滑块设置

接下来要实现一个滑块,我们将滑块放在一个带有标题的独立组中,让用户知道滑块的作用。操作步骤如下:
1. 折叠项目4,单击项目4并按回车键创建新行。
2. 使用弹出菜单将新项转换为“Group”,然后点击展开三角形展开它,将“Title”的值改为“Warp Factor”。
3. 折叠项目5并选择它,按回车键添加新的同级行,使用弹出菜单将新项改为“Slider”。
4. 展开项目6,将“Key”行的值设置为“warpFactor”。
5. 设置“DefaultValue”为5,“MinimumValue”为1,“MaximumValue”为10。

3. 为设置包添加图标

滑块两端可以放置小图标,我们使用“rabbit.png”和“turtle.png”图标来表示快慢:
1. 在项目导航器中找到“Settings.bundle”,右键单击并选择“Show

【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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