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C#与RichTextBox实现Word域功能
转载 于 2009-05-09 22:37:55 发布 · 161 阅读 · 0

本文介绍如何使用C#及RichTextBox组件来实现类似Word中的自动替换功能，并提供了一个实际应用案例的源码下载。案例展示了如何在富文本框中设置自动替换规则，以实现类似于Word文档中的域功能。
【利用C#及RichTextBox简单实现Word域功能】文章附带源码，VS2008版本

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c# 利用C#及RichTextBox简单实现Word域功能
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
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【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”展开，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问题，并提供了完整的Matlab代码实现。文中详细探讨了多目标运动建模、轨迹仿真、测量数据生成及跟踪算法的验证方法，旨在为雷达、无人机编队、智能监控等领域的多目标跟踪技术提供仿真基础与评估手段。研究强调高动态目标间的协同运动特性及复杂环境下的可观测性分析，结合实际应用场景提升跟踪系统的鲁棒性与精度。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力，从事自动化、电子信息、航空航天、智能交通等相关领域研究的研究生、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JPDA、IMM、PHD滤波等）的性能评估与仿真验证；②支撑无人机编队控制、空中交通管理、军事防御系统中的目标轨迹预测与感知研究；③作为科研项目、毕业设计或学术论文的技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注目标运动模型构建、噪声处理与测量仿真部分，可进一步扩展至不同编队拓扑与干扰环境下的跟踪效果对比分析。
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了基于五次多项式进行换道转向避撞轨迹规划的Matlab代码实现，重点分析不同车速与路面附着系数对换道时间、换道距离及横向加速度的影响。通过构建车辆动力学模型与安全约束条件，利用五次多项式规划平滑的横向轨迹，确保换道过程的安全性与舒适性，并通过可视化手段展示仿真结果，帮助理解自动驾驶中轨迹规划的关键因素。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶算法开发的工程师。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶中安全换道轨迹的生成方法；②分析车速与路面条件对换道性能的影响；③为高级驾驶辅助系统（ADAS）或无人驾驶车辆的路径规划模块提供算法参考与仿真验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段运行与调试，重点关注五次多项式系数的求解过程、约束条件的设置及仿真结果的可视化分析，同时可尝试修改参数以观察不同工况下的轨迹变化，加深对轨迹规划算法的理解。
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