4、Flex扫描器的文件输入输出管理

Flex扫描器的文件输入输出管理

1. Flex扫描器的文件读取基础

Flex扫描器默认从标准输入读取数据,但在实际应用中,多数扫描器从文件读取数据。下面通过修改单词计数程序来展示如何让扫描器从文件读取数据。

1.1 读取单个文件

以下是一个读取单个文件的单词计数程序示例:

/* even more like Unix wc */
%option noyywrap
%{
int chars = 0;
int words = 0;
int lines = 0;
%}
%%
[a-zA-Z]+  { words++; chars += strlen(yytext); }
\n         { chars++; lines++; }
.          { chars++; }
%%
main(argc, argv)
int argc;
char **argv;
{
  if(argc > 1) {
    if(!(yyin = fopen(argv[1], "r"))) {
      perror(argv[1]);
      return (1);
    }
  }
  yylex();
  printf("%8d%8d%8d\n", lines, words, chars);
}

该程序与之前版本的主要区别在于主函数部分。如果用户在命令行指定了文件名,程序会打开该文件并将其赋值给 yyin ;若未指定, yylex 会自动将 yyin 设置为标准输入。

【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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