swift混合编程

Swift与OC混编指南
本文介绍了如何在Swift项目中引入Objective-C代码,并在Objective-C项目中调用Swift代码的方法。通过创建bridging header文件,可以实现两种语言之间的相互调用。文章还解释了混编的概念,并提供了一个简单的示例。
长话短说,前提是建立了一个swift工程

1.swift调用oc代码 ,一般工程在创建oc文件的时候都会提示需不需要建立一个projectname-Bridging-Header.h的文件当然选择是(这样以后再有新的文件加进来感觉方便一些)。比如你新建了一个Person的oc类,你就需要再这个header文件中导入#import "Person.h"(像这样)就可以了


2 oc中调用swift,比较简单需要在使用swift的文件里导入#import "projectname-Swift.h"

这里说的混编当然不是指,oc文件里写swift风格的代码,反之也不成立。




参考链接:http://andelf.github.io/blog/2014/06/11/swift-and-objectivec-interop/


【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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