15、深入探索C:与ActiveX、COM和非托管代码的交互

深入探索C#:与ActiveX、COM和非托管代码的交互

1. 非托管代码概述

在C#编程中,代码可分为托管代码和非托管代码。托管代码在公共语言运行时(CLR)的控制下运行,能享受自动内存管理、类型检查和异常处理等CLR提供的功能。例如,我们之前编写的大部分C#代码都属于托管代码。

而非托管代码则在CLR管理环境之外执行,像COM组件、ActiveX接口和Win32 API函数都属于非托管代码。它直接编译成本地代码,无法享受CLR的优势,并且对CLR的存在一无所知。非托管代码具有以下局限性:
- 内存管理、类型检查、异常处理和垃圾回收需在组件内部完成。
- 代码无法移植到其他语言。例如,托管的C#程序可以在VB.NET中调试,但非托管的VB程序无法被C#访问。
- 需要包装组件来与托管的.NET程序集进行通信,这在.NET框架下会带来性能损失。

2. 与非托管代码的互操作性

2.1 互操作性场景

.NET框架提供了与非托管COM组件进行互操作的功能,这些互操作服务可分为以下几种场景:
- .NET程序集(托管)调用单个COM DLL(非托管)
- .NET程序集(托管)调用COM对象或ActiveX控件(非托管)
- COM DLL(非托管)调用.NET程序集(托管)

2.2 托管代码调用非托管COM DLL函数

在C#中,可以使用平台调用服务(PInvoke)来调用Win32 DLL中的公共函数。例如,要调用 user32.dll 中的 MessageBox 函数,可以

【电能质量扰动】基于MLDWT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)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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