一些琐碎的整理

网页操作与前端技术实操
1、设置为首页的方法为: 
<a href=# onClick="this.style.behavior='url(#default#homepage)';this.setHomePage('URL');event.returnValue=false;">设为首页</a> 
URL就是你要设定的网址地址 
2、加入到收藏夹中的实现方法为: 

<a href="Javascript:window.external.addFavorite(' http://www.baidu.com/,'百度)">加入收藏</a>

3、解决ie6取消浮动(clear)的问题:

a、

   定义一个类clear

       <div class="clear"></div>  

       设置class:.clear{ clear:both; height:0px; margin:0; padding:0; width:0; border:none; overflow:hidden; }

b、IE6/7下只需要在父容器中加入以下两句css,基本上所有的浏览器都兼容了:

overflow:hidden;zoom:1;

4、<a href='javascript:void(0);' onclick='window.open("http://www.baidu.com","_blank","height=600,width=600,top=100,left=100,toolbar=no,menubar=no,scrollbars=no,resizable=no, location=no,status=no");'>弹出窗口</a>
<a href="javascript:void(window.open('http://www.baidu.com','_blank','height=600,width=600'));">弹出窗口</a>




【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、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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