4、前端开发与App设计:HTML调试、表格添加及布局优化

前端开发与App设计:HTML调试、表格添加及布局优化

1. HTML文件调试

当创建的HTML组件未按预期工作,或者想了解MATLAB与JavaScript数据转换后的样子时,可在系统浏览器中打开HTML文件,利用浏览器开发者工具(DevTools)设置断点来测试 setup 函数的部分内容。调试时,需模拟 setup 函数提供的MATLAB与JavaScript之间的连接。

1.1 模拟从MATLAB向JavaScript发送数据

以下是具体步骤:
1. 在MATLAB中打开示例,从当前文件夹浏览器中右键点击 sampleHTMLFile.html 文件,选择“在MATLAB外部打开”,该HTML文件将在系统浏览器中打开。
2. 在MATLAB中运行以下代码,将MATLAB字符向量元胞数组转换为JSON字符串,并将返回的字符串值复制到剪贴板:

value = {'one';'two';'three'};
jsontxt = jsonencode(value)

运行结果:

jsontxt = 
'["one","two","three"]'
  1. 在系统浏览器的DevTools中打开文件查看代码,在第16行 dom.textContent = initialData; 处设置断点。
  2. 打开DevTo
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值