41、iOS 数据持久化:从属性列表到归档和 SQLite3

iOS 数据持久化:从属性列表到归档和 SQLite3

1. 属性列表持久化

属性列表持久化是一种简单的数据保存方式。以下是保存数据到属性列表的示例代码:

[array addObject:field1.text];
[array addObject:field2.text];
[array addObject:field3.text];
[array addObject:field4.text];
[array writeToFile:[self dataFilePath] atomically:YES];

具体操作步骤如下:
1. 创建一个可变数组。
2. 将四个文本字段的文本添加到数组中。
3. 将数组内容写入属性列表文件。

当主视图加载完成时,会查找属性列表文件。若文件存在,会将数据复制到文本字段中。同时,程序会注册监听应用程序变为非活动状态(如退出或进入后台)的通知。当该事件发生时,会收集四个文本字段的值,将其放入可变数组,再将数组写入属性列表。

运行应用程序时,编译并在模拟器中启动。输入内容后,务必按下模拟器窗口底部的圆形主页按钮,因为直接退出模拟器相当于强制退出应用程序,无法接收到应用程序终止的通知,数据将无法保存。

不过,属性列表序列化有一定局限性,只有一小部分对象可以存储在属性列表中。

2. 归档模型对象

在 Cocoa 世界中,归档是另一种序列化形式,任何对象都可以实现。只要类中的每个属性是标量(如 int 或 float)或符合 NSCoding 协议

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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