如何检索原先的Task Manager应用程序使用的任务列表

获取任务列表的CWnd函数使用教程
本文详细介绍了如何使用CWnd类的GetWindow、IsWindowVisible、GetWindowTextLength和GetOwner等方法来获取顶层窗口列表,并筛选出符合条件的任务窗口,将其标题添加到列表框中。

原先的Task Manager应用程序显示顶层窗口的列表。为了显示该列表,窗口必须可见、包含一个标题以及不能被其他窗口拥有。调用CWnd:: GetWindow可以检索顶层窗口的列表,调用IsWindowVisible、GetWindowTextLength以及GetOwner可以确定窗口是否应该在列表中。下例将把TaskManager窗口的标题填充到列表中。

void GetTadkList (CListBox&list) { CString strCaption //Caption of window. list.ResetContent () //Clear list box. //Get first Window in window list. ASSERT_VALID (AfxGetMainWnd ()) CWnd* pWnd=AfxGetMainWnd () ->GetWindow (GW_HWNDFIRST) //Walk window list. while (pWnd) { // I window visible, has a caption, and does not have an owner? if (pWnd ->IsWindowVisible() && pWnd ->GetWindowTextLength () &&! pWnd ->GetOwner ()) { //Add caption o window to list box. pWnd ->GetWindowText (strCaption) list.AddString (strCaption) } //Get next window in window list. pWnd=pWnd ->GetWindow(GW_HWNDNEXT) } }
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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