9、JavaScript 进阶:高级特性与模块应用

JavaScript 进阶:高级特性与模块应用

1. 关键字 super 和静态方法

在 JavaScript 中, super 关键字必须在 this 关键字之前使用,通常在构造函数的第一条语句中使用。它还可以用于访问父类的属性和方法。例如:

toString() {
    let chainResult = super.toString();
    return `${chainResult}, Tax: ${this.getPriceIncTax()}`;
}

上述代码中, TaxedProduct 类定义的 toString 方法调用了父类的 toString 方法,这相当于重写原型方法。

静态方法使用 static 关键字创建,通过类而不是类创建的对象来访问。示例如下:

class Product {
    constructor(name, price) {
        this.name = name;
        this.price = price;
    }
    toString() {
        return `toString: Name: ${this.name}, Price: ${this.price}`;
    }
}
【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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