2、Groovy 语言特性与应用详解

Groovy 语言特性与应用详解

1. 可选类型(Optional Typing)

Groovy 的一大优势在于支持可选类型。和 Java 一样,你可以定义变量、方法参数和返回值的类型,但很多时候并不需要这么做。Groovy 在运行时确定实际类型,并在对象存在相应方法时调用它们(或者你可以通过元类添加支持),这种方式常被称为鸭子类型,即“如果它走路像鸭子,叫声像鸭子,那它就是鸭子”。

这与弱类型不同,对象本身有具体类型,但编译器并不限制你只能调用对象指定类型中定义的方法,只要对象支持该调用,就可以正常工作。甚至你可以动态调用方法或访问属性值:

def person = ...
String methodName = ...
def value = person."$methodName"(1, 2)
String propertyName = ...
def otherValue = person."$propertyName"
2. 集合与映射(Collections and Maps)

在创建和填充集合方面,Groovy 比 Java 简洁很多。以下是 Java 和 Groovy 创建 ArrayList 的对比:
- Java 代码

List<String> things = new ArrayList<String>();
things.add("Hello");
things.a
【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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