67、Windows Phone 8开发内部解析与Windows 8融合

Windows Phone 8开发内部解析与Windows 8融合

1. Windows Runtime在C++中的使用

在开发中,Windows Runtime能够投影到多种语言,这一特性的关键价值在于,开发者可以先在一种语言中学习框架,然后无缝地将所学知识应用到不同的环境中。此前我们展示了从C#使用Windows Runtime API的示例,实际上,同样的API也可以从C++代码中调用并获得相同的结果。

从基于.NET的语言使用Windows Runtime API转换到C++时,主要的区别在于异步方法的调用方式。虽然Windows Runtime框架大量使用异步操作,使得许多开发者在熟悉框架的同时学会了使用async/await模式,但要明白这两者是完全不同的。async/await关键字是.NET 4.5编译器的特性,恰好与Windows Runtime框架推广的异步API模型很好地集成,但它们并非框架本身的一部分。

下面以一个示例来说明在C++代码中如何使用异步方法。示例中的DistanceSpeaker解决方案使用了两个异步的Windows Runtime框架:Windows.Devices.Geolocation中的地理定位API和Windows.Phone.Speech.Synthesis中的语音合成API。该应用会确定设备的当前位置,计算该点到华盛顿州雷德蒙德的距离(以英里为单位),然后使用语音合成器读出距离。

以下是相关代码:

#include <windows.foundation.h>

namespace DistanceSpeakerWindo
【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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