9、深入理解C中的委托与事件

深入理解C#中的委托与事件

1. 引言

用户与计算机之间的交互是计算的基本组成部分。过去,我们使用过程式编程模型,如一次询问用户一行(或一个字符)输入的命令行程序。如今,我们有了更复杂的程序,具有丰富的图形用户界面(GUI)和事件驱动编程。为了便于编写事件驱动程序,一种语言必须提供对事件处理的支持。Java通过在其抽象窗口工具包(AWT)事件处理模型中使用内部类适配器来提供这种支持。而C#则通过委托来实现事件处理。

委托本质上是对某个方法的引用。当声明委托时,会为其分配一个方法签名。应用程序可以将任何符合该签名的方法分配给委托变量。当调用该委托变量时,会调用关联的方法。如果你有C/C++背景,可以将委托看作与函数指针非常相似。然而,与函数指针不同的是,委托是面向对象、类型安全且安全的。

2. 委托概述

2.1 委托的定义

委托是对某个方法的引用,它类似于其他变量,但代表的是一个方法。例如,整数类型可以保存符合整数描述的任何值,类引用可以引用任何对象,只要该对象是正确的类型。委托可以引用任何方法,只要它具有特定的签名。例如,可以指定一个委托引用一个返回整数并接受一个字符串类型参数的方法。然后,它可以保存对具有该签名的任何方法的引用,并使用该委托来调用该方法。从这个意义上说,委托对象实际上只是一个变量,但它保存的是具有预定签名的方法,而不是整数或类类型。

委托允许动态调用方法的能力使其非常强大。委托引用的方法(或多个方法)在运行时分配,并且可以随意添加和删除。因此,委托特别适用于事件处理程序和回调函数,它们在.NET框架中主要用于这些方面。

2.2 委托的声明

需要注意的是

【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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