深入面向对象编程与UML设计的Java源码解析

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资源摘要信息:"java源码uml-SE_450_Object_Oriented_Software_Development:SE_450_Object_Ori" 标题中提到的"java源码uml"暗示了本课程将深入探讨Java语言及其源代码,并将使用统一建模语言(UML)对Java源代码进行分析和设计。UML是一种用于软件系统设计的标准图形化语言,通过它可以对系统中的类、对象以及它们之间的关系进行可视化表示。Java作为面向对象编程语言,其源码的UML分析是理解语言特性和软件设计模式的有效途径。 描述中提到的"面向对象编程语言的原理"与"面向对象设计的原则",说明本课程将涉及面向对象编程(OOP)的基础理论和实践。OOP是一种编程范式,它使用对象来表示和构建软件系统。面向对象的原理包括封装、继承和多态性,这些都是构建可扩展、可维护软件系统的关键。 课程还涵盖了"UML类、对象和序列图",这表明学生将学习如何使用UML来描绘对象之间的动态行为和静态结构。类图用于展示系统中类的属性、方法以及类之间的关系;对象图则展示了类的实例(对象)之间的关系;序列图用来描述对象之间如何交互以及交互的顺序。 "测试方法"的讨论将可能包含单元测试、集成测试以及测试驱动开发(TDD)等内容。在软件开发过程中,测试是保证软件质量和可靠性的关键环节,本课程将教授学生如何设计测试用例以及如何运用各种测试技术来检测和预防软件缺陷。 "设计模式"是面向对象设计中的一个重要部分,它提供了解决特定设计问题的通用模板。设计模式包括创建型模式、结构型模式和行为型模式,每种模式都有其适用的场景和优势。通过学习设计模式,学生可以更加高效地解决设计问题,编写出更加清晰、可维护的代码。 "高级Java技术"部分将可能包括Java的高级特性,如并发编程、网络编程、Java虚拟机(JVM)内部机制等。这部分内容旨在帮助学生深入理解Java平台,并能应用Java进行高性能的软件开发。 讲师Jeffrey Sharpe提供了他的联系方式,包括电子邮件地址和办公电话,这方便学生在遇到问题时能够及时与讲师取得联系。课程的时间安排也详细列出,包括办公时间和上课时间,确保学生能够明确自己的学习和工作计划。 标签"系统开源"可能指的是本课程的教学资源或者某些项目作业将鼓励使用开源软件和工具,以及可能的开源实践。这表明学生将有机会学习如何在开源社区中贡献代码,以及如何利用开源资源来辅助软件开发。 压缩包子文件的文件名称"SE_450_Object_Oriented_Software_Development-master"暗示了该资源可能是一个主版本的项目文件,包含了该课程相关的所有教学资料、项目代码、作业和课程讲义。文件名称中的"master"表明这是主分支或者主要版本,是项目的核心部分。 综上所述,本课程为学生提供了一个全面的面向对象软件开发的学习机会,从基本原理到高级技术,再到设计模式和测试方法,课程内容丰富,旨在培养学生的软件设计和开发能力。同时,强调UML在软件工程中的应用,以及Java等高级技术的掌握,为学生在未来软件开发领域的深入研究和实践打下坚实的基础。

function [Result, cost, SNR]= denoising(input, lambda, max_Iter, label, Ori_Img) cost = []; SNR = []; Img_ori = im2double(input); [height,width,ch] = size(input);1 denom_tmp = (abs(psf2otf([1, -1],[height,width])).^2 + abs(psf2otf([1; -1],[height,width])).^2) if ch~=1 denom_tmp = repmat(denom_tmp, [1 1 ch]); end % Initialize Vraiables Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); grad_x = zeros(size(Img_ori)); grad_y = zeros(size(Img_ori)); aux_Diff_R_I = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_x = zeros(size(Img_ori)); aux_grad_y = zeros(size(Img_ori)); Cost_prev = 10^5; alpha = 500; beta = 50; Iter = 0; % split bregman while Iter < max_Iter grad_x_tmp = grad_x + aux_grad_x/alpha; grad_y_tmp = grad_y + aux_grad_y/alpha; numer_alpha = fft2(Diff_R_I+ aux_Diff_R_I/beta) + fft2(Img_ori); numer_beta = [grad_x_tmp(:,end,:) - grad_x_tmp(:, 1,:), -diff(grad_x_tmp,1,2)]; numer_beta = numer_beta + [grad_y_tmp(end,:,:) - grad_y_tmp(1, :,:); -diff(grad_y_tmp,1,1)]; denomin = 1 + alpha/betadenom_tmp; numer = numer_alpha+alpha/betafft2(numer_beta); Result = real(ifft2(numer./denomin)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; grad_x = Result_x - aux_grad_x/alpha; grad_y = Result_y - aux_grad_y/alpha; Mag_grad_x = abs(grad_x); Mag_grad_y = abs(grad_y); if ch~=1 Mag_grad_x = repmat(sum(Mag_grad_x,3), [1,1,ch]); Mag_grad_y = repmat(sum(Mag_grad_y,3), [1,1,ch]); end grad_x = max(Mag_grad_x-lambda/alpha,0).(grad_x./Mag_grad_x); grad_y = max(Mag_grad_y-lambda/alpha,0).(grad_y./Mag_grad_y); grad_x(Mag_grad_x == 0) = 0; grad_y(Mag_grad_y == 0) = 0; Diff_R_I = Result-Img_ori-aux_Diff_R_I/beta; Mag_Diff_R_I = abs(Diff_R_I); if ch~=1 Mag_Diff_R_I = repmat(sum(Mag_Diff_R_I,3), [1,1,ch]); end if label == 1 Diff_R_I=max(Mag_Diff_R_I-1/beta,0).(Diff_R_I./Mag_Diff_R_I); else Diff_R_I=(beta/(2+beta)) * Diff_R_I; end Diff_R_I(Mag_Diff_R_I == 0) = 0; aux_Diff_R_I = aux_Diff_R_I + beta * (Diff_R_I - (Result - Img_ori )); aux_grad_x = aux_grad_x + alpha * (grad_x - (Result_x )); aux_grad_y = aux_grad_y + alpha * (grad_y - (Result_y)); Result_x = [diff(Result,1,2), Result(:,1,:) - Result(:,end,:)]; Result_y = [diff(Result,1,1); Result(1,:,:) - Result(end,:,:)]; if label == 1 Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:))) + lambdasum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); else Cost_cur = sum(abs(Result(:) - Img_ori(:)).^2) + lambda*sum(abs(Result_x(:)) + abs(Result_y(:))); end Diff = abs(Cost_cur - Cost_prev); Cost_prev = Cost_cur; cost = [cost Cost_cur]; SNR_tmp = sqrt( sum( (Result(:)-double(Ori_Img(:))).^2 )) / sqrt(numel(Result)); SNR = [SNR SNR_tmp]; Iter = Iter + 1; end end

2023-05-24 上传