装饰者模式

在进行程序开发过程中,很多时候我们需要为扩展当前程序中的类的方法。

比如:一开始的程序中有一只鸭子拥有fly方法,现在我们希望鸭子在飞的时候还能唱歌,或者是飞之后休息,那么我们会想到继承原来的鸭子(这违反了程序设计原则:少用继承),或者是直接修改鸭子类(这么做肯定是不科学的)。

有什么好的方法让我们既可以动态的扩展程序的方法,又不修改原来的类呢?

装饰者模式可以很好的达到实现。

装饰者模式能动态的将责任添加到类上,提供了比继承更具有弹性的代替方案。
实现的关键要求是装饰者与被装饰者要是同一对象,即他们需要继承自同一接口或是同一类。然后装饰者中拥有被装饰者的引用(利用到了组合的方式)。
例如jdk源码中的io包下就有许多装饰者模式的实现例子。
例如InputStream这是一个抽象类,他下面有一些实现类:FileInputStream,ByteArrayInputStream,AudioInputStream,StringBufferInputStream等,这些类都实现了InputStream的抽象方法,但是有一个类FilterInputStream,他虽然也继承自InputStream,但是却没有具体的实现方法,他有一个InputStream的引用,他的所有方法都是调用InputStream的方法,这就是一个“抽象的装饰者基类”,,他的一些子类就是具体的装饰者。


以后在看到一个类中有一个抽象类或者接口的引用的时候,很大概率该类就是一个装饰者。

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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