设计一个平面几何中的未知类CPosition,该类至少提供移动、求到另一点距离、求x坐标、求y坐标等操作。

chinabxl 2008-10-25 06:01:35
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太乙 2008-10-25
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#include <iostream> 
#include <math.h>
using namespace std;

class CPostion
{
public:
CPostion(){}
CPostion(float xx,float yy):x(xx),y(yy){}
void Move(float newx,float newy)
{
x = newx;
y = newy;
}
float GetDistance(const CPostion & cp)
{
return pow(pow(x-cp.x,2)+pow(y-cp.y,2),0.5);
}
float GetX(){return x;}
float GetY(){return y;}
protected:
private:
float x;
float y;
};
int main()
{
CPostion cp;
CPostion cp2(1,3);
cp.Move(3,5);
cout<<cp.GetX()<<","<<cp.GetY()<<endl;
cout<<cp.GetDistance(cp2)<<endl;
return 0;
}
arong1234 2008-10-25
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作业自己做
内容概要:本文系统介绍了基于核主成分分析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真分析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成分提取与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程的早期故障与异常行为。文详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计图可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成分数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。

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