24、Clojure宏:从基础到应用

Clojure宏:从基础到应用

1. 宏基础与语法错误

在Clojure中,使用不当的语法会导致读取器失败。例如下面的代码,甚至无法进入编译阶段:

(defmacro foo []
  `(if (= 0 (rand-int 2))
     (println "foo!)))     ;; oops, forgot a closing quote
;= #<Exception java.lang.Exception: EOF while reading string>

与Ruby的 eval 相比,Clojure宏有明显不同。在Ruby里, eval 操作的代码是字符串,这种字符串没有结构,操作它只能使用处理字符串的工具,如正则表达式、拼接和子字符串操作。而Clojure是同像性的,宏直接处理Clojure的数据结构,如列表、向量、符号等。操作字符串形式的源代码很脆弱且容易出错,而且错误要到代码求值时才会被捕获,这使得过程很危险。下面是Ruby中一个糟糕的示例:

>> def print_sym(x)
>>   code = "p(" + x + ".to_sym)"
>> end
nil
>> eval print_sym "\"foo\""
:foo
nil

而在Clojure中,对应的代码则简洁且安全:


                
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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