37、.NET 中对象的 N 级撤销功能实现

.NET 中对象 N 级撤销功能实现

.NET 中对象的 N 级撤销功能实现

在软件开发中,撤销操作是一个常见且实用的功能。在 .NET 环境中,实现对象的 N 级撤销功能涉及多个方面的知识和技术。下面将详细介绍如何实现这一功能。

1. 基础类与接口

UndoableBase 类是处理对象 N 级撤销的核心类。它大量使用反射来查找业务对象中的所有字段,对其值进行快照,并在撤销操作时恢复这些值。由于 BusinessBase 最终会从 UndoableBase 派生,所以 UndoableBase 必须标记为 Serializable ,并且声明为抽象类,防止直接创建其实例。同时,所有业务对象需要继承 BindableBase 以利用 INotifyPropertyChanged 接口,并且实现 Csla.Core.IUndoableObject 接口来支持 N 级撤销功能。其代码定义如下:

[Serializable]
public abstract class UndoableBase : Csla.Core.BindableBase, 
    Csla.Core.IUndoableObject
{
}
2. 撤销功能的三个操作

实现撤销功能主要涉及三个操作,分别由三个方法实现:
- CopyState() :对对象

【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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