13、Fortran 声明:类型、多态与隐式类型的全面解析

Fortran声明:类型、多态与隐式类型解析

Fortran 声明:类型、多态与隐式类型的全面解析

1. 声明概述

声明在程序中用于指定实体的属性和关系。变量、函数或命名常量的声明类型可以通过类型声明显式指定,也可以根据实体名称的首字母隐式指定。IMPLICIT 语句可将类型与特定字母关联,或禁用隐式类型。

多态实体在程序执行过程中动态类型可以改变,其动态类型可能与声明类型不同。非多态实体的动态类型始终与其声明类型相同。

DIMENSION 属性用于指定数组,数组可以有显式形状(指定所有边界)、延迟形状(如果具有 ALLOCATABLE 或 POINTER 属性)或假定形状/大小(如果是虚拟参数)。

ALLOCATABLE 或 POINTER 属性指定可在程序执行期间动态分配的实体。指针变量可以与现有目标关联,TARGET 属性指定变量可以作为指针的目标。

变量的初始化可以在类型声明或 DATA 语句中指定,指针可以初始化为未关联。

EXTERNAL 或 INTRINSIC 属性指定过程的性质,INTENT、VALUE 或 OPTIONAL 属性指定虚拟参数的属性,PARAMETER 属性指定命名常量,PUBLIC、PRIVATE 或 PROTECTED 属性允许程序员控制模块中指定实体的可访问性和使用,BIND(C) 属性便于与 C 数据和函数互操作,ASYNCHRONOUS 或 VOLATILE 属性指定变量的值可能在程序执行的正常流程之外被引用或重新定义。

声明用于指定程序实体的类型和其他属性,实体的属性决定了它在程序中的使用方式。属性可以在类型声明或过程声明语句(面向实体的形式)、单独的属性声明语句(面向属性的形式)或混合形式中指定。过程

【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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