4、现代 JavaScript 特性全解析

现代 JavaScript 特性全解析

1. 变量作用域

变量作用域主要分为函数作用域、模块作用域和全局作用域。函数作用域局限于特定函数内部的代码区域;模块作用域仅适用于特定模块;全局作用域则适用于整个程序,在全局作用域中定义的变量可在代码的任何部分使用。

变量在其自身作用域及其所有子作用域中始终可用。例如,一个函数作用域可以包含多个块作用域。在一个程序中,只要变量处于不同的作用域,相同的变量名可以定义两次。

2. 提升变量(Hoisted Variables)

传统 JavaScript 使用 var 关键字声明变量,这些变量的作用域是当前执行上下文(通常是包含它们的函数)。如果在任何函数外部声明,变量的作用域就是全局的,并且会在全局对象上创建一个属性。

与其他变量不同,运行时环境会在执行时将 var 声明提升到其作用域的顶部。因此,可以在定义这些变量之前在代码中调用它们。以下是一个提升变量的示例:

function scope() {
    foo = 1;
    var foo;
}

在这个示例中,我们在声明变量之前就给它赋值了。由于 JavaScript 的提升机制,解析器会将所有使用 var 关键字定义的变量声明移动到作用域的顶部,因此上述代码等价于:

function scope() {
    var foo;
  
【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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