getclasslnfoex(1)

此函数用于获取窗口类信息,已被GetClassInfoEx替代,但在不需小图标信息时仍适用。函数通过实例句柄和类名获取指定类信息并填充WNDCLASS结构。
  name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1193665761703&lmt=1193665780&format=336x280_as&output=html&correlator=1193665761687&url=http%3A%2F%2Fwww.codeguru.cn%2Fpublic%2Fiframe%2Fwinapiiframe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1285758818.1193665762&ga_sid=1193665762&ga_hid=111695597&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_his=8&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">     函数功能:该函数获得有关一个窗口类的信息。GetClasslnfo函数已经由GetClasslnfoEx取代,但是如果不需要获得类的小图标信息.仍然可以使用该函数。

    函数原型:BOOL GetClasslnfoEx(HINSTANCE hlnstance,LPCTSTR lpClassName, LPWNDCLASS lpWndClass);

    参数:

    hlnstance:创建该类的应用程序的事例句柄。要获得由系统定义的类的信息(例如按钮和列表),将该参数设为NULL。

    lpClassName:指向一个包含类名的空结束的字符串的指针。类名必须为事先注册的类,或是由此前调用RegisterClassEx函数注册的类。或者还可以是一个整型数原子,如果参数是一个整型数原子,它必须是由以前调用GlobalAdd原子函数创建的全局原子。这个16位整型数小于OxCOOO,必须是lpszClass的低16位,高位字必须为0。

    lpWndClass:指向一个接收类信息的一个WNDCLASS结构的指针。

    返回值:如果函数发现了一个匹配的类并且成功地拷贝了字符串,则返回值为非零;如果函数失败,返回值为0。若想获得更多错误信息,请调用GetLastError函数。

    备注:在Windows CE中,如果lpClassName是一个原子,则它必须是从函数RegisterClass返回的原子。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
【图像处理】基于MATLAB的短时傅里叶变换和小波变换及图像处理(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于MATLAB实现的短时傅里叶变换和小波变换在图像处理中的应用,涵盖信号与图像处理的核心技术方法。文档重点展示了如何利用这两种时频分析工具进行图像特征提取、去噪、压缩与增强等操作,并配有完整的Matlab代码实现,帮助读者深入理解其原理与实际应用流程。此外,文档还涉及多种图像处理技术如分割、融合、增强及压缩感知等内容,构成一个较为完整的图像处理技术体系。; 适合人群:具备一定信号处理或图像处理基础知识,熟悉MATLAB编程的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事电子信息、计算机视觉、遥感图像分析等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习短时傅里叶变换与小波变换的基本原理及其在图像处理中的具体应用;②掌握MATLAB环境下实现图像去噪、压缩、增强等任务的技术方法;③为科研项目或课程设计提供可复用的代码基础和技术参考; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,边运行代码边理解算法细节,同时可拓展至其他信号处理应用场景以加深理解。注意区分短时傅里叶变换与小波变换的适用范围,前者适合平稳信号分析,后者更适合非平稳与多尺度特征提取。
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