31、iOS 媒体库访问与播放全解析

iOS 媒体库访问与播放全解析

1. 基础操作

在媒体处理中,AVCaptureSession 可配置为从设备接收数据并保存。操作步骤如下:
1. 调用 startRunning 方法启动会话。
2. 完成操作后,调用 stopRunning 方法停止会话。
3. 若要在会话运行时更改输入或输出,需使用 beginConfiguration commitConfiguration 消息确保过渡平滑。

资产元数据由 AVMetadataItem 类表示,若要添加自定义元数据,可使用可变版本 AVMutableMetadataItem 并将其分配给资产。若需转换媒体资产格式,可使用 AVAssetExportSession 类,步骤如下:
1. 将输入资产添加到导出会话对象。
2. 配置导出会话为新的输出格式。
3. 导出数据。

2. AVKit 框架

在 iOS 开发中,AVKit 框架简化了视频播放操作。它基于 AVFoundation,提供了一个完整封装的播放器,带有控件和其他功能。AVKit 框架只有一个类 AVPlayerViewController ,可通过 Interface Builder 使用。

创建名为 AVKitMediaPlayer 的应用步骤如下:
1. 使用单视图应用模板创建

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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