17、Bison解析器:多解析器、冲突处理与状态分析

Bison解析器:多解析器、冲突处理与状态分析

1. 多解析器的实现

在单个程序中包含两个完整的解析器是一种可行的方法。不过,每个Bison解析器通常具有相同的入口点 yyparse() ,调用相同的词法分析器 yylex() ,并使用相同的令牌值变量 yylval 。同时,解析表和解析栈存储在全局变量中,如 yyact yyv 。如果直接翻译两个语法并编译链接生成的文件,会出现大量重复定义的符号。解决办法是更改Bison使用的函数和变量名。

1.1 使用 %name - prefix -p 标志

可以在Bison源代码中使用声明来更改Bison生成的解析器中名称的前缀。例如:

%name-prefix "pdq"

这将生成一个入口点为 pdqparse() 的解析器,它会调用词法分析器 pdqlex() 等。受影响的名称包括 yyparse() yylex() yyerror() yylval yychar yydebug

也可以使用 -p <

【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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