2、Swift 协议编程全解析

Swift 协议编程全解析

1. 协议基础

协议的定义语法与类、结构体或枚举的定义语法非常相似。以下是定义协议的示例:

protocol MyProtocol {
    // 协议定义内容
}

要定义协议,需使用 protocol 关键字,后跟协议名称,然后将协议定义的要求放在花括号内。自定义类型可通过在类型名称后加上协议名称(用冒号分隔)来声明遵循某个协议,示例如下:

struct MyStruct: MyProtocol {
    // 结构体实现内容
}

一个类型还可以遵循多个协议,通过逗号分隔列出多个协议:

struct MyStruct: MyProtocol, AnotherProtocol, ThirdProtocol {
    // 结构体实现内容
}

这种类型遵循多个协议的概念称为协议组合,在面向协议编程中非常重要。

2. 协议的属性要求

协议可以要求遵循的类型提供具有指定名称和类型的特定属性。协议不规定属性是存储属性还是计算属性,具体实现细节由遵循的类型决定。在协议中定义属性时,必须使用 get set 关键字指定属性是只读还是读写属性,同时需要指定属性的类型,因为协议中不能使用类型推断。

【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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