20、深入探索Bison解析器:错误处理与高级特性

深入探索Bison解析器:错误处理与高级特性

1. 精确位置信息报告

在解析过程中,精确报告错误的行号和列号是非常有用的。可以手动重新扫描标记以检查换行符,并将 yycolumn 设置为换行符后的字符数,这样就能准确报告错误位置。即使不需要每个标记和规则的确切列号,在Bison解析器中使用位置信息也是很有必要的。

为了在位置数据中包含文件名,需要进行以下操作:
- 定义自己的 YYLTYPE ,包含指向文件名的指针。
- 重新定义解析器宏 YYLLOC_DEFAULT ,用于在解析器归约规则时合并位置信息。
- 修改词法分析器中 YY_USER_ACTION 的代码,将文件名放入每个标记的 yylloc 中。
- 对代码进行一些小的修改,以记住解析器正在读取的文件名。

以下是具体代码:

%code requires {
    char *filename; /* current filename here for the lexer */
    typedef struct YYLTYPE {
        int first_line;
        int first_column;
        int last_line;
        int last_column;
        char *filename;
    } YYLTYPE;
    # define YYLTYPE_IS_DECL
【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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