18、软件设计与代码编写的艺术

软件设计与代码编写的艺术

1. 设计模式的魅力与局限

设计模式是解决设计问题的可复用核心方案。它并非完整的设计,而是一种模板,可用于解决不同领域的相似问题。

下面是一个税收计算的示例代码:

TaxPayerContext tp;
income = 35000.00;
tp = new TaxPayerContext(new PersonalTaxStrategy(), income);
System.out.println("Tax is " + tp.computeTax());
tp.setStrategy(new CorpTaxStrategy());
System.out.println("Tax is " + tp.computeTax());

在这个例子中,客户端类选择要使用的算法,然后让上下文对象执行该算法。通过这种方式,我们将税收计算封装在不同的类中。如果要添加新的客户类型,只需添加新的具体 TaxStrategy 类,并在客户端进行相应更改即可。

设计模式的优点众多,它能提供解决常见问题的成熟策略,加快设计过程,还能减少设计中的缺陷。然而,设计模式也并非万能。它只是一种启发式方法,在某些情况下可能并不适用。如果强行将某个模式应用于不适合的问题,可能会带来麻烦。设计模式的目标是为设计定义一种通用的词汇,虽然不能完全达成这一目标,但它与其他设计原则相结合,能让我们在设计之路上走得更远。

2. 代码编写的挑战与目标

编写代码是软件开发的核心环节。对于采用计划驱动流程的人来说,编码似

【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强大的模式识别能力,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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