复习_逻辑控制

1.顺序结构
按照代码的书写顺序一行一行执行
2.分支结构
(1)if语句

  • if(布尔表达式){条件满足时执行的代码}
  • if(){
    }else{
    }
  • if(){
    }else if(){
    }else{
    }

(2)switch语句
switch(整数|枚举|字符|字符串){
case 内容1 : {
内容满足时执行语句;
[break;]
}
case 内容2 : {
内容满足时执行语句;
[break;]
}

default:{
内容都不满足时执行语句;
[break;]
}
}
注意:switch中的值只能是整数/枚举/字符/字符串

3.循环结构

(1)while循环
while(循环条件){
//循环语句
}

(2)break
让循环提前结束

(3)continue
跳过当前循环,立即进入下次循环

(4)for循环
for(表达式1;表达式2;表达式3){
循环体;
}

【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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