50、深入探究iOS开发:后台处理与图形绘制

深入探究iOS开发:后台处理与图形绘制

1. 后台处理基础

在iOS开发中,应用进入后台时的资源管理和状态保存至关重要。我们先来看一段代码:

self.smiley = [UIImage imageWithContentsOfFile:smileyPath]; 
self.smileyView.image = self.smiley; 

构建并运行应用,将应用切换到后台再切回,从用户角度看,应用行为似乎没变化。若想验证,可注释掉 applicationWillEnterForeground 方法内容,再次构建运行,会发现图像消失。

2. 进入后台时保存状态

进入后台状态时,释放资源的同时,保存应用状态也很关键。状态保存的目的是,若应用因内存不足被清理,用户下次返回时能从上次离开处继续操作。

2.1 添加实例变量和属性

BIDViewController.h 中添加新的实例变量和属性:

@interface BIDViewController : UIViewController 
@property (strong, nonatomic) UILabel *label; 
@property (strong, nonatomic) UIImage *smiley; 
@property (strong, nonatomic) UIImageView *smileyView; 
@
【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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