13、Delphi 3 中 Win32 图形 API 的图标、光标和插入符函数详解

Delphi 3 中 Win32 图形 API 的图标、光标和插入符函数详解

1. 概述

在图形环境中,图标、光标和插入符是重要的视觉元素,它们能为用户提供丰富的交互信息。下面将详细介绍它们的相关函数及使用方法。

2. 插入符(Caret)

插入符是一个小的闪烁图像,用于指示当前哪个窗口具有键盘焦点并可以接受文本输入。系统中同一时间只有一个插入符。在 Delphi 里,接受文本的组件默认使用的插入符是细垂直线。不过,若需要新的插入符形状,可使用 Windows 的插入符函数。

2.1 创建实心黑框插入符示例

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
  {我们必须将焦点设置到想要输入文本的窗口。当该窗口手动获得焦点(例如,使用 Tab 键)时,Delphi 会自动重新分配合适的插入符}
  Memo1.SetFocus;
  {隐藏当前插入符}
  HideCaret(0);
  {销毁当前插入符}
  DestroyCaret;
  {创建新的插入符形状(实心黑框)}
  CreateCaret(Memo1.Handle, 0, 10, 12);
  {显示新的插入符图像}
  ShowCaret(0);
end;

2.2 创建新插入符形状的步骤

  1. 加载插入符位图:从外部文件加载位图。
  2. 设置焦点:将焦点设置到要输入文本的窗口。
  3. 隐藏当前插入符:调用 HideCaret <
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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