4、正则表达式全解析:从基础到高级应用

正则表达式全解析:从基础到高级应用

1. 单个字符匹配

在正则表达式中,有一些特殊字符用于匹配单个字符,以下是一些常见的匹配规则:
| 符号 | 匹配规则 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| \D | 匹配任何非数字字符,等价于 [^0 - 9] | 若字符串为 “abc123”,\D 可匹配 “a”、”b”、”c” |
| \w | 匹配任何字母数字字符,等价于 [0 - 9a - z - A - Z] | 对于字符串 “abc123”,\w 可匹配 “a”、”b”、”c”、”1”、”2”、”3” |
| \W | 匹配任何非字母数字字符,等价于 [^0 - 9a - z - A - Z] | 若字符串为 “abc@123”,\W 可匹配 “@” |
| \s | 匹配任何空白字符,等价于 [ \t\r\n\f\v] | 对于字符串 “abc 123”,\s 可匹配空格 |
| \S | 匹配任何非空白字符,等价于 [^ \t\r\n\f\v] | 若字符串为 “abc 123”,\S 可匹配 “a”、”b”、”c”、”1”、”2”、”3” |

以下是使用示例:

string = "abc 123.";
match = regexp(string,'\d','match');
disp(match);
match = regexp(string,'\W','match');
disp(match);

在匹配特殊字符时,需要在字符前加反斜杠 \ 。例如,若要匹配字

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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