13、模型点、全局变量与有限状态机的深入剖析

模型点、全局变量与有限状态机的深入剖析

1. 模型点与全局变量

在编程领域,全局变量常常被视为“洪水猛兽”,但模型点虽与全局变量有相似之处,却有着不同的语义。

1.1 全局变量的弊端

全局变量存在诸多问题,以下是一些常见的弊端:
- 值的不确定性 :非常量全局变量的值可随时改变,开发者难以知晓何时、如何或是否会发生改变。
- 线程不安全 :全局变量本身不具备线程安全性。
- 查找困难 :客户端需要花费时间查找全局变量被引用的所有位置。
- 隐藏依赖 :全局变量可能引入隐藏依赖,使代码测试变得极为困难。
- 模块封闭性问题 :依赖全局变量的模块无法对可能写入该变量的其他模块封闭。
- 命名空间污染 :全局变量会污染标准命名空间。

1.2 模型点的优势

尽管静态实例化的模型点从编译器角度看是全局变量,但模型点语义并非传统变量,具有以下优势:
- 语义明确 :模型点实例可随时改变,不会假设其值未被外部实体更改。
- 线程安全 :模型点类型要求具备线程安全性。
- 使用灵活 :开发者查找模型点的使用位置是为了理解应用程序的工作原理,但构建使用模型点实例的模块时,无需知道其所有使用位置。
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【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
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