Flex3 做界面与 VC交互

本文介绍了一个使用Flex和Flash进行交互的示例项目。通过创建对话框工程并添加ShockwaveFlash控件,实现了与Flash内容的消息传递。具体包括加载SWF文件、调整窗口大小以及响应Flash发出的不同命令。
  Flex3 代码 height="290" creationComplete="init()" xmlns:local="*" borderColor="#063D64"> height="21" id="title"/> height="21" click="minsizeHandle()"/> height="21" click="closeHandle()"/> height="80" source="@Embed('xx.jpg')" /> height="1"/> 新建一个对话框工程,添加ShockwaveFlash控件,为控件创建一个实例成员和交互代码 ShockwaveFlash m_FlashCtrl; //对话框初始化swf CString szFlashPath(m_FlashCtrl.GetModulePath()); szFlashPath += "test.swf"; m_FlashCtrl.LoadMovie(0, szFlashPath); MoveWindow(0, 0, 400, 290); m_FlashCtrl.MoveWindow(0, 0, 400, 290); //消息映射,与flash交互 BEGIN_EVENTSINK_MAP(CUIShowDlg, CDialog) ON_EVENT(CUIShowDlg, IDC_FLASH, 150, OnFsCommand, VTS_BSTR VTS_BSTR) END_EVENTSINK_MAP() void CUIShowDlg::OnFsCommand(LPCTSTR command, LPCTSTR args) { if( ! strcmp(command, "login") ) { CString strCmd = "Helloworld"; m_FlashCtrl.CallFunction(strCmd.GetBuffer(0)); } else if( ! strcmp(command, "logout") ) { } else if( ! strcmp(command, "title") ) { if( ! strcmp(args, "mouseDown") ) { SendMessage(WM_NCLBUTTONDOWN, HTCAPTION, 0); } } else if( ! strcmp(command, "close") ) { this->EndDialog(0); } else if( ! strcmp(command, "minsize") ) { this->ShowWindow(SW_SHOWMINIMIZED); } else { } }
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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