DAO重构

针对蒸发波导时空态势感知过程中，压缩感知观测阶段混入噪声对高精度重构产生不利影响的问题，提出了基于二次最优阈值的近似消息传递法。所提方法综合了软、硬阈值函数的优势，设计了一种二次稳固阈值函数，改善AMP算法的重构性能，并在近似消息传递法的迭代过程中加入了基于共轭梯度法的最优阈值设置策略，加快收敛速度。理论分析和实验表明，所提算法比现有的几种主流重构算法的收敛速度更快，去噪重建误差更小。

2021年电子行业策略报告：电子产业创新与格局重构

介绍了基于CT等值面数据的脸部面貌及颅骨的曲面生成方法。区别于传统的蒙皮曲面 生成方法，以双三次B样条曲面技术为基础，采用截面数据的重采样，解决了复杂实体在曲面生 成时的局部扭曲及数据量过大等问题,在等值线的曲面造型方法及医学可视化领域具有广泛的应 用前景。

一种基于二维二重小波分解和主成分分析重构的可见光与红外光图像融合方法

本程序是——现代信号处理教程（胡广书）——书中的习题程序。 wave_peak.是主程序。直接运行即可。其余的为调用函数。 本程序是用swt分解信号，再求小波变换模极大序列，最后由小波变换模极大序列重构信号。

内容提要： Martin Fowler和本书另几位作者清楚揭示了重构过程，他们为面向对象软件开发所做的贡献，难以衡量。本书解释重构的原理（principles）和最佳实践方式（best practices），并指出何时何地你应该开始挖掘你的代码以求改善。本书的核心是一份完整的重构名录（catalog of refactoring），其中每一项都介绍一种经过实证的代码变换手法（code transformation）的动机和技术。某些项目如Extract Method和Move Field看起来可能很浅显，但不要掉以轻心，因为理解这类技术正是有条不紊地进行重构的关键。本书所提的这些重构准则将帮助你一次一小步地修改你的代码，这就减少了过程中的风险。很快你就会把这些重构准则和其名称加入自己的开发词典中，并且朗朗上口。 目录： 译序by侯捷 i 译序by熊节 v 序言（Foreword）by Erich Gamma xiii 前言（Preface）by Martin Fowler xv 什么是重构（Refactoring）？ xvi 本书有些什么？ xvii 谁该阅读本书？ xviii 站在前人的肩膀上 xix 致谢 xix 第1章：重构，第一个案例（Refactoring, a First Example） 1 1.1起点 2 1.2重构的第一步 7 1.3分解并重组Statement() 8 1.4运用多态（polymorphism）取代与价格相关的条件逻辑 34 1.5结语 52 第2章：重构原则（Principles in Refactoring） 53 2.1何谓重构？ 53 2.2为何重构？ 55 2.3何时重构？ 57 2.4怎么对经理说？ 60 2.5重构的难题 62 2.6重构与设计 66 2.7重构与性能（Performance） 69 2.8重构起源何处？ 71 第3章：代码的坏味道（Bad Smells in Code, by Kent Beck and Martin Fowler） 75 3.1 Duplicated Code（重复的代码） 76 3.2 Long Method（过长函数） 76 3.3 Large Class（过大类） 78 3.4 Long Parameter List（过长参数列） 78 3.5 Divergent Change（发散式变化） 79 3.6 Shortgun Surgery（霰弹式修改） 80 3.7 Feature Envy（依恋情结） 80 3.8 Data Clumps（数据泥团） 81 3.9 Primitive Obsession（基本型别偏执） 81 3.10 Switch Statements（switch惊悚现身） 82 3.11 Parallel Inheritance Hierarchies（平行继承体系） 83 3.12 Lazy Class（冗赘类） 83 3.13 Speculative Generality（夸夸其谈未来性） 83 3.14 Temporary Field（令人迷惑的暂时值域） 84 3.15 Message Chains（过度耦合的消息链） 84 3.16 Middle Man（中间转手人） 85 3.17 Inappropriate Intimacy（狎昵关系） 85 3.18 Alternative Classes with Different Interfaces（异曲同工的类） 85 3.19 Incomplete Library Class（不完善的程序库类） 86 3.20 Data Class（纯稚的数据类） 86 3.21 Refused Bequest（被拒绝的遗赠） 87 3.22 Comments（过多的注释） 87 第4章：建立测试体系（Building Tests） 89 4.1自我测试码（Self-testing Code）的价值 89 4.2 JUnit测试框架（Testing Framework） 91 4.3添加更多测试 97 第5章：重构名录（Toward a Catalog of Refactoring） 103 5.1重构的记录格式（Format of Refactorings） 103 5.2寻找引用点（Finding References） 105 5.3这些重构准则有多成熟？ 106 第6章：重新组织你的函数（Composing Methods） 109 6.1 Extract Method（提炼函数） 110 6.2 Inline Method（将函数内联化）

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构建多目标配网重构模型，该模型充分考虑了风电出力、光伏发电以及负荷的不确定性，并且同时优化配网的3个重要评估指标：有功损耗、节点最小电压值、负荷均衡度。采用场景分析法处理不确定性因素，采用同步回代缩减法进行场景削减，讨论不同场景数对优化结果的影响，并利用多目标扰动生物地理学算法求解模型，利用模糊集理论确定最终重构方案。某69节点配网系统测试结果表明：所用算法能够快速找到多目标配网重构模型的决策解，具有较高的搜索效率，验证了在消纳分布式电源的情况下，通过网络重构能够明显改善网络的各项指标。