6、深入探索Flex与Bison:从简单程序到复杂语法解析

深入探索Flex与Bison:从简单程序到复杂语法解析

1. 简单Flex程序示例

在编写程序时,有时需要包含同一目录下特定于当前程序的文件,同时跳过其他目录中的库文件。以下是一个简单的主程序示例,它会调用 newfile 函数处理文件,并在成功时调用 yylex 函数:

int
main(argc, argv)
int argc;
char **argv;
{
  int i;
  if(argc < 2) {
    fprintf(stderr, "need filename\n");
    return 1;
  }
  for(i = 1; i < argc; i++) {
    if(newfile(argv[i]))
      yylex();
  }
  printrefs();
  return 0;
}

这个程序是一个较为现实的大型Flex程序的示例,它具有相当复杂的模式集,有一定复杂度的文件I/O操作,并且会对读取的文本进行处理。

1.1 相关练习

为了更好地理解和掌握相关知识,这里有几个练习供大家思考:
1. 匹配字符模式 :示例2 - 3是逐个字符进行匹配的,为什么不使用像 ^.*\n 这样的模式按行匹配呢?请提出一个或一组模式,用于匹配更大块的文本,同时要考虑 ^.* 无法工作的原因。
2. 大小写处理 :在某

【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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