6、RxJS 响应式编程:迭代器模式与数据流驱动

RxJS 响应式编程:迭代器模式与数据流驱动

1. 迭代器模式

RxJS 流背后的一个关键设计原则是提供一种熟悉的遍历机制,就像处理数组一样。迭代器用于以与结构无关的方式遍历数据容器,无论数据结构是数组、树、映射还是流。此外,这种模式能有效地将应用于每个元素的业务逻辑与迭代本身解耦。

1.1 迭代器协议

JavaScript ES6 标准定义了迭代器协议,允许定义或自定义任何可迭代对象的迭代行为。常见的可迭代对象包括数组、字符串,ES6 还增加了 Map 和 Set。在 RxJS 中,流也被视为可迭代数据类型。

1.2 自定义迭代器示例

以下是一个自定义的 BufferIterator 函数,用于缓冲数组中的连续元素:

function BufferIterator(arr, bufferSize = 2) {
    this[Symbol.iterator] = function () {
        let nextIndex = 0;
        return {
            next: () => {
                if (nextIndex >= arr.length) {
                    return { done: true };
                } else {
                    let buffer = new Array(bufferSize);
                  
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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