13、处理用户输入和手势

处理用户输入和手势

在移动应用开发中,与用户的交互至关重要。通过使用各种小部件(widgets),我们可以创建一个视觉资源丰富且允许用户通过手势和数据输入进行交互的界面。本文将详细介绍如何处理用户手势、接收和验证用户输入,以及如何创建自定义输入。

处理用户手势

移动应用如果没有某种交互性,就毫无意义。Flutter 框架允许以各种方式处理用户手势,从简单的点击到拖动和滑动手势。Flutter 的手势系统中的屏幕事件分为两层:

  • 指针层(Pointer layers) :这一层包含指针事件,代表用户的交互,例如触摸位置和在设备屏幕上的移动。
  • 手势层(Gestures) :Flutter 中的手势是最高级别的交互事件,你可能已经见过一些,例如点击、拖动和缩放。它们也是实现事件处理的最典型方式。
指针事件处理

Flutter 从底层(指针层)开始处理事件,在这一层你可以处理每个指针事件并决定如何控制它,例如拖动或单点触摸。Flutter 框架通过以下事件序列在小部件树中实现事件分发:
1. PointerDownEvent :交互开始,指针接触设备屏幕的某个位置。此时,框架会在小部件树中搜索屏幕上指针所在位置的小部件,这个动作称为命中测试(hit test)。
2. 后续的每个事件都会分发到与该位置匹配的最内层小部件,然后从父小部件向上传播到根。事件传播不能被中断。事件可以是 PointerMoveEvent (指针位置改变

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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