主面板及搜索面板

主面板样式及代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 19 16:57:27 2016

@author: hugo
"""

import wx

# 实例化一个APP
app = wx.App()

# 创建一个Frame
main = wx.Frame(None, title = "Demo", size = (450,350))

# 打开布局画板
mainpanel = wx.Panel(main)

# 创建一个垂直布局箱子
Vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)

SearchButton = wx.Button(mainpanel, label=u"结构搜索")
SubmitJobButton = wx.Button(mainpanel, label=u"作业提交")
AnalyzeButton = wx.Button(mainpanel, label=u"结果分析")


Vbox.Add(SearchButton, proportion=1, flag=wx.EXPAND)
Vbox.Add(SubmitJobButton, proportion=1, flag=wx.EXPAND, border=5)
Vbox.Add(AnalyzeButton, proportion=1, flag=wx.EXPAND, border=5)

mainpanel.SetSizer(Vbox)
#显示
main.Show()
#主循环
app.MainLoop()

 

 

搜索面板样式及代码:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jul 19 12:59:59 2016

@author: hugo
"""
#导入库
import wx
#实例化一个app
app=wx.App()
#创建一个Frame
win = wx.Frame(None,title = u"结构搜索", size=(450,350))

#打开布局画板
Bkg = wx.Panel(win)

#创建一个水平布局箱子
Hbox = wx.BoxSizer(wx.HORIZONTAL)

# 搜索模式
#modelist = [u'分子量', u'分子式']
#SearchMode = wx.ComboBox(Bkg, -1, u'分子量', (15, 15), wx.DefaultSize, modelist, wx.CB_DROPDOWN)
SearchMode = wx.Button(Bkg, label = u"分子量")

# 搜索框
SearchBox = wx.TextCtrl(Bkg)

# 搜索按钮
searchpng = wx.Image('search.png', wx.BITMAP_TYPE_PNG).ConvertToBitmap()
SearchButton = wx.BitmapButton(Bkg, -1, searchpng, size = (30,30))
#SearchButton = wx.Button(Bkg, label = u"搜索")

Hbox.Add(SearchMode, proportion = 0, flag = wx.LEFT)
Hbox.Add(SearchBox, proportion = 1, flag = wx.EXPAND | wx.LEFT, border = 5)
Hbox.Add(SearchButton, proportion = 0, flag = wx.LEFT, border = 5)

ContentsTxtCtl = wx.TextCtrl(Bkg, style = wx.TE_MULTILINE | wx.HSCROLL)

# 创建一个垂直布局箱子
Vbox = wx.BoxSizer(wx.VERTICAL)
Vbox.Add(Hbox, proportion = 0, flag = wx.EXPAND | wx.ALL, border = 5)
Vbox.Add(ContentsTxtCtl, proportion = 1, flag = wx.EXPAND | wx.RIGHT | wx.BOTTOM, border = 5)
Bkg.SetSizer(Vbox)

#显示
win.Show()
#主循环
app.MainLoop()

        

 

问题:如何通过点击主面板上的“结构搜索”进入“搜索面板”

转载于:https://www.cnblogs.com/hugo07/p/5685600.html

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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