input输入的值超过小数点后三位为什么没有清空输入框 variation(e) { const reg = /^\d+(\.\d{0,3})?$/ console.log(e.target._value) e.target._value = reg.test(e.target._value) ? this.queryParam.YangOne : '' console.log(e.target._value); },

这个问题涉及到React的事件处理机制。在React中，事件处理程序被封装在合成事件对象中，而不是原生事件对象。因此，不能直接使用类似`e.target.value`这样的语法来访问输入框的值。

在你的代码中，使用了`e.target._value`来访问输入框的值，这并不是React的推荐用法。正确的做法是使用`e.target.value`来访问输入框的值。

另外，你的代码中使用了正则表达式来限制输入框的格式，但是当输入框的值不符合要求时，你只是将输入框的值赋为空字符串，并没有清空输入框。要清空输入框，可以使用`e.target.value = ''`来实现。此外，你还需要在组件的`state`中保存输入框的值，并在`render`方法中将其作为输入框的`value`属性来渲染，这样才能实现真正的双向绑定。

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vueinput输入的值超过小数点后三位为什么没有清空输入框 variation(e) { const reg = /^\d+(.\d{0,3})?$/ console.log(e.target._value) e.target._value = reg.test(e.target._value) ? this.queryParam.YangOne : '' console.log(e.target._value); },

这个问题涉及到Vue的事件处理机制。在Vue中，事件处理程序也被封装在事件对象中。如果要修改输入框的值，应该使用`v-model`指令来实现双向绑定，而不是直接修改输入框的值。

在你的代码中，使用了`e.target._value`来访问输入框的值，这并不是Vue的推荐用法。正确的做法是使用`v-model`指令来实现双向绑定。

如果你想限制输入框的格式，可以使用`v-model`指令的修饰符来实现。例如，你可以使用`v-model.number`来将输入框的值转换为数字类型，然后使用`v-model.trim`来自动去除输入框两端的空格。

如果输入框的值不符合要求，可以使用`v-model`指令的绑定值来实现清空输入框的功能。例如，你可以将输入框的值绑定到一个变量上，然后在事件处理程序中将这个变量清空即可。例如：

<template>
  <input v-model.number.trim="value" @input="handleInput">
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      value: null
    }
  },
  methods: {
    handleInput() {
      const reg = /^\d+(\.\d{0,3})?$/
      if (!reg.test(this.value)) {
        this.value = null
      }
    }
  }
}
</script>

在这个例子中，我们使用`v-model.number.trim`指令将输入框的值转换为数字类型，并去除两端的空格。然后，我们在`handleInput`方法中使用正则表达式来判断输入框的值是否符合要求，如果不符合，就将`value`变量清空。这样，输入框的值就会被清空。

function [e,w] = VSNLMS(x,d,Lw,mu,psi,alpha,eta,vsFlag) %VSNLMS Variable Step-size Nomalized LMS algorithm for AEC % w=zeros(Lw,1); e=d; Pd=1; Pyhat=1; Pe=1; for n=length(w):length(x) xtdl=x(n:-1:n-Lw+1); yhat=w'*xtdl; e(n)=d(n)-yhat; % Step-size Variation if vsFlag==1 Pd=alpha*Pd+(1-alpha)*d(n)*d(n); Pyhat=alpha*Pyhat+(1-alpha)*yhat*yhat; Pe=alpha*Pe+(1-alpha)*e(n)*e(n); mu=1-eta*Pyhat/Pd; if mu>1 mu=1; elseif mu<0 mu=0; end end w=w+mu/(xtdl'*xtdl+psi)*xtdl*e(n); end end

这是一个用于自适应回声消除的变步长归一化 LMS 算法。函数的输入参数包括：

- x：输入信号
- d：期望输出信号
- Lw：滤波器长度
- mu：步长
- psi：正则化参数
- alpha：平滑系数
- eta：步长调整参数
- vsFlag：是否启用步长自适应

函数的输出包括：

- e：滤波器输出与期望输出之间的误差
- w：自适应滤波器的系数

该算法的主要思想是根据误差信号的能量与输入信号及滤波器输出信号的能量变化情况来自适应地调整步长，以提高算法的收敛速度和稳定性。