22、多文档界面(MDI)文本编辑器开发指南

多文档界面(MDI)文本编辑器开发指南

1. 多文档界面(MDI)概述

多文档界面(MDI)相较于单文档界面(SDI)或运行多个应用程序实例具有诸多优势。MDI 应用程序资源占用较少,并且能让用户更轻松地对文档窗口进行布局。不过,其缺点是无法使用 Alt + Tab(在 Mac OS X 上是 Command + Tab)在 MDI 窗口之间切换,但在实际应用中,程序员通常会实现一个窗口菜单来解决窗口导航问题。

创建 MDI 应用程序的关键在于创建一个能自行处理所有事务(包括加载、保存和清理)的小部件子类。应用程序将这些小部件置于 MDI “工作区” 中,并将特定于小部件的操作传递给它们。

2. 开发 MDI 文本编辑器

我们将创建一个 MDI 文本编辑器,其功能与之前的 SDI 文本编辑器类似。每个文档通过自定义的 TextEdit 小部件实例进行展示和编辑,该小部件是 QTextEdit 的子类。

以下是主窗口类的初始化代码:

class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainWindow, self).__init__(parent)
        self.mdi = QWorkspace()
        self.setCentralWidget(self.mdi)

在这段代码中,PyQt 的 MDI 小部件是 QWorkspace(从 Qt 4.3 开始,MDI 由 QMdiAre

【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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