自定义QT事件

本文详细介绍了Qt中自定义事件的实现方法,包括事件ID的注册与获取、事件数据的自定义、事件的同步与异步发送方式以及事件处理的多种途径。

1、事件ID

     本质上就是一个整型值。0-999作为系统保留字段,自定义事件从QEvent::User(也就是1000)开始,

     例如:

        #define MY_EVENT QEvent::User+100

     大部分情况下自定义事件是不会冲突的,如果我们还引入了其他库,也不完全能确保如此,最好的方式就是通过系统事件获取事件ID。

        static int QEvent::registerEventType ( int hint = -1 );

     注册并返回一个用户自定义事件,如果hint对应的事件可用,则直接返回hint作为事件ID,否则,返回一个可用的事件ID;

 

2、事件数据

     我们可以通过从QEVENT派生,自定义事件所关联的数据;

         class QMyEvent : public QEVENT

 

3、事件发送

     两种方式:

     1、同步发送static bool QCoreApplication::sendEvent(QObjecy * receiver, QEvent * event):

          QMyEvent event;
          QApplication::sendEvent(receiver, &event );

          同步发送的事件是立即发送给receiver对象执行,返回值也就是事件处理后的返回值,所以event可以是栈变量;

 

     2、异步发送static bool QCoreApplication::postEvent(QObject * receiver, QEvent * event):

         QMyEvent* event = new QMyEvent();
         QApplication::postEvent(receiver, event );

         异步事件是向receiver对象的事件队列投递事件(添加到末尾),投递后立即返回;

 

4、事件处理

    1、重载event函数

         void QObject::event(QEvent* event)

 

    2、重载CustomEvent;

         void QObject::customEvent(QEvent* event)

    3、通过EventFilter处理;

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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