27、基于项目的图形绘制与动画模拟

基于项目的图形绘制与动画模拟

1. 图形绘制基础

在图形绘制中,绘制一个矩形框相对简单。以下是示例代码:

if option.state & QStyle.State_Selected:
    pen.setColor(Qt.blue)
    painter.setPen(pen)
    painter.drawRect(self.rect)

绘制步骤如下:
1. 创建一个具有用户设置的线条样式和固定宽度为 1 逻辑单位的画笔。
2. 如果矩形被选中,更改画笔颜色。
3. 设置画笔并绘制矩形。

使用图形视图类和绘制图形项通常比重新实现绘制事件更容易。这是因为每个项目都有自己的 paint() 方法,并且项目使用以 (0, 0) 为中心的本地逻辑坐标系,这在旋转操作时特别方便。

2. 多足动物模拟应用概述

接下来我们将探讨一个不同类型的应用程序,即模拟一群“多足动物”的应用。每个多足动物都有内部定时器,在每个时间间隔内移动,如果发生碰撞,其颜色会稍有改变,最终消失。

3. 主窗体初始化

以下是主窗体 MainForm 的初始化代码:

class MainForm(QDialog):
    def __init__(self, parent=None):
        super(MainForm, self).
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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