10、Ruby编程:变量作用域、循环、异常处理与模块的深入解析

Ruby编程:变量作用域、循环、异常处理与模块的深入解析

1. 变量作用域、循环与块

在Ruby编程中,变量作用域、循环以及块是非常重要的概念,它们影响着代码的执行逻辑和变量的可见性。

1.1 重试机制

redo 语句用于重复当前循环迭代,但有时候我们需要将循环重置到起始位置,这时 retry 语句就派上用场了。 retry 可以重启任何类型的迭代器循环。例如:

for i in 1..100
  print "Now at #{i}. Restart? "
  retry if gets =~ /^y/i
end

运行上述代码,当输入 y 时,循环会重新开始。另外, retry 在重启迭代器之前会重新计算其参数,以下是一个自定义 until 循环的示例:

def do_until(cond)
  break if cond
  yield
  retry
end
i = 0
do_until(i > 10) do
  print i, " "
  i += 1
end

输出结果为: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1.2 变量作用域与块

while

【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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