WPF实现虚线流动效果

本文介绍如何在WPF中使用C#实现虚线流动的设备充放电效果,可自由控制流动方向和停止。通过后台代码进行效果控制,前端使用Path对象绘制任意样式Path。

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在工作的项目中遇到一个需求,要虚线段实现设备的充放电效果,并且可以自由控制流动方向和停止,因此用后台代码实现流动效果控制。效果如下:
在这里插入图片描述

前台代码: Path对象是用Blend随便画的,可以是任意样式Path

<Window x:Class="WpfApp2.Control.FlowWindow"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
        xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
        xmlns:local="clr-namespace:WpfApp2.Control"
        mc:Ignorable="d"
        Title="FlowWindow" Height="450" Width="600">
    <Grid>
        <Grid.RowDefinitions>
            <RowDefinition Height="100"></RowDefinition>
            <RowDefinition></RowDefinition>
        </Grid.RowDefinitions>
        <StackPanel Orientation="Horizontal">
            <Button Click="Button_Click" Width="50" Height="30" Content="充电" Margin="50,0,0,0"></Button>
            <Button Click="Button_Click_1" Width="50" Height="30" Content="放电" Margin="50,0,0,0"></Button
### XCP 协议中 Polling 模式与 DAQ 模式的区别及其适用场景 #### 基本概念对比 PollingDAQ 是两种不同的数据采集方式,适用于嵌入式系统或汽车诊断中的不同需求。 - **Polling 模式**是一种主动查询机制,主机通过发送请求来获取目标设备的数据。这种方式依赖于主控端发起的显式请求,每次都需要单独向 ECU 请求所需数据[^2]。 - **DAQ (Data Acquisition)** 模式则是一种事件驱动型的数据采集方式,允许预先配置好一系列数据列表(称为 DAQ 列表),当触发条件满足时,ECU 自动将这些预定义好的数据传输至测试工具。这种模式下,数据流由 ECU 主导而非外部工具主导[^1]。 #### 数据传输效率比较 在性能方面,两者存在显著差异: - 使用 **Polling 模式**时,由于每一次数据读取都需独立完成一次通信交互,因此其时间开销较大,尤其是在高频次采样情况下显得尤为低效。 - 而采用 **DAQ 模式**可以批量处理多个信号值,并按照设定的时间间隔或者特定事件自动上传数据包给上位机软件,从而极大地提高了实时性和吞吐量[^3]。 #### 配置复杂度考量 从实现角度来看也有一定差别: - 对于简单的应用场合而言,如果仅需偶尔监测少量几个参数,则利用 **polling 方法**更为简便快捷;因为它无需额外建立复杂的结构体以及初始化过程即可迅速获得当前状态信息。 - 反之,在面对较为庞大的项目工程当中涉及到众多传感器数值记录存储任务之时,则更适合选用 **DAQ 技术方案**,尽管前期准备工作相对繁琐一些(比如创建相应的队列缓冲区等),但它能够提供更加灵活高效的服务支持长期稳定运行的需求. #### 应用实例说明 以下是两个具体的应用案例分别展示了这两种技术各自的优势所在: - 当工程师希望即时查看某个控制单元内部寄存器的变化情况以便调试程序逻辑错误的时候可以选择运用 **polling 方案**,因为此时关注的重点在于快速反馈而不是大量连续性的历史趋势分析. - 如果研发人员正在开发一款新型动力总成管理系统并计划对其进行全面深入的功能验证试验期间收集详尽的工作曲线图表资料的话那么毫无疑问应该优先考虑实施基于 **DAQ 的策略**,这样不仅可以减少人工干预程度还能确保所得到的结果具备高度精确可靠的特点. ```python # 示例代码展示如何切换XCP工作模式 def set_xcp_mode(mode="polling"): if mode.lower() == "polling": # 设置为轮询模式 pass # 实际操作省略 elif mode.lower() == "daq": configure_daq_list() start_daq_process() def configure_daq_list(): """配置DAQ列表""" allocate_daqs = ALLOC_DAQ(...) # 分配DAQ数量 odt_allocation = ALLOC_ODT(...) # 将ODT分配到DAQ列表 entry_allocation = ALLOC_ODT_ENTRY(...) # 分配ODT条目 def start_daq_process(): """启动DAQ进程""" initialize_ptr = SET_DAQ_PTR(...) # 初始化指针位置 [^3] write_entries = WRITE_DAQ(...) # 写入ODT条目 activate_data_flow = START_STOP_DAQ(...) # 开始/停止数据流动 ``` ### 结论总结 综上所述,虽然二者都能用于获取远程节点上的私有属性值,但在实际选型过程中还是应当综合权衡多方面的因素后再做最终决策。对于那些追求极致速度响应的小规模应用场景来说,可能更倾向于采纳简单直接易于维护管理的 polling 设计思路;而对于大规模分布式网络环境下的高并发密集型业务负载条件下,则显然推荐使用功能强大且扩展性强的 daq 架构体系架构设计原则来进行规划部署。
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