GStreamer —— 2.13、Windows下Qt加载GStreamer库后运行 - “教程13:播放控制“(附:完整源码)

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运行效果

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简介

     上一个教程演示了GStreamer工具。本教程介绍视频播放控制。快进、反向播放和慢动作都是技术 统称为 Trick Modes,它们都有一个共同点 修改 Normal playback rate。本教程介绍如何实现 这些效果并在交易中添加了帧步进。特别是,它 显示:

          • 如何更改播放速率,比正常更快和更慢, 前进和向后。

          • 如何逐帧推进视频

     快进是一种以高于 它的正常(预期)速度;而慢动作使用低于 预期的那个。反向播放执行相同的作,但向后播放, 从

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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