命令模式-实例使用

本文详细介绍了在UML设计中如何使用命令模式,创建了抽象的Command接口和具体实现类(如BarCommand,LabelCommand,QrCommand),并通过Invoker来调用这些命令,展示了如何通过CommandFactory工厂方法创建并执行不同类型的命令。

未使用命令模式的UML

使用命令模式后的UML

public abstract class Command {
    public abstract void execute();
}
public class Invoker {
    private Command command;

    /**
     * 为功能键注入命令
     * @param command
     */
    public void setCommand(Command command) {
        this.command = command;
    }

    /**
     * 点击按钮事件
     */
    public void click() {
        System.out.print("点击按钮事件:");
        command.execute();
    }
}
public class BarCommand extends Command{

    final private BarCodeActivity barCodeActivity;
    final private Context context;
    final private String str;

    public BarCommand(Context context, String str){
        barCodeActivity = new BarCodeActivity();
         this.str = str;
         this.context = context;
    }
    @Override
    public void execute() {
        barCodeActivity.printBarCode(context,str);
    }
}
public class LabelCommand extends Command{

    final private LabelActivity labelActivity;
    final private Context context;
    final private String str;

    public LabelCommand(Context context, String str){
         labelActivity = new LabelActivity();
         this.str = str;
         this.context = context;
    }
    @Override
    public void execute() {
        labelActivity.printLabel(context,str);
    }
}
public class QrCommand extends Command{

    final private QrActivity qrActivity;
    final private Context context;
    final private String str;

    public QrCommand(Context context, String str){
         qrActivity = new QrActivity();
         this.str = str;
         this.context = context;
    }
    @Override
    public void execute() {
        qrActivity.printQrCode(context,str);
    }
}
public void onQrcode(View view){
        Logs.d(TAG,"");
        Command command = CommandFactory.createQrCommand(getApplicationContext(), mEditText.getText().toString());
        executeCommand(command);
    }
    public void onBarcode(View view){
        Command command = CommandFactory.createBarCommand(getApplicationContext(), mEditText.getText().toString());
        executeCommand(command);
    }
    public void onLabel(View view){
        Command command = CommandFactory.createLabelCommand(getApplicationContext(), mEditText.getText().toString());
        executeCommand(command);
    }
public class CommandFactory {

    public static Command createQrCommand(Context context, String data) {
        return new QrCommand(context, data);
    }

    public static Command createBarCommand(Context context, String data) {
        return new BarCommand(context, data);
    }

    public static Command createLabelCommand(Context context, String data) {
        return new LabelCommand(context, data);
    }
}

【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。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值