4、Swift 中的类型选择与应用

Swift 中的类型选择与应用

1. 类与结构体基础

在 Swift 里,类的实例通常被叫做对象。不过,Swift 中的结构体和类有很多相似的功能,所以在提及这两种类型的实例时,我们统一用“实例”这个术语。

类是面向对象编程的核心,创建类的实例时会为其命名,所以类属于命名类型,同时它也是引用类型。

结构体在 Swift 语言中至关重要。苹果建议 Swift 开发者优先使用值类型而非引用类型,从 Swift 标准库(http:/​/​swiftdoc.​org)可以看出,大部分类型都是用结构体实现的。这是因为在 Swift 中,结构体和类有很多相似功能,但也存在一些根本差异。

结构体能够将实例的属性、方法和初始化器封装成单一类型,还可以包含下标等其他元素,这里主要关注构成结构体的基本元素。

下面是创建结构体的示例:

struct MyStruct {
    var oneProperty: String
    func oneFunction() {
    }
}

与类相比,结构体有一些基本差异。在结构体中,若未提供初始化器,它会自动创建默认初始化器,创建结构体实例时,需为所有非可选属性提供初始值。

另外,结构体中的部分方法会使用 mutating 关键字。结构体是值类型,默认情况下,实例方法不能修改结构体的属性。使用 mutating 关键字,可让特定方法具备修改属性的能力,任何修改结构体属性值的方法都必须使用该关键字。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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