多点触控与Ink

先前介绍过Silverlight 3中的多点触控机制另一个典型的多点触控范例则是配合Ink机制在场景中自由绘图,我们可以透过InkPresenter来呈现使用者在触摸板上绘制的每一点。要达成这样的效果并不困难:

Public Sub New() InitializeComponent() 'Hook FrameReported事件 AddHandler Touch.FrameReported, AddressOf Touch_FrameReported End Sub '同时支持的点数 Const MaxTouchPoints As Integer = 10 '保留每一个点的Stroke Dim NewStroke(MaxTouchPoints) As System.Windows.Ink.Stroke '触控事件 Sub Touch_FrameReported(ByVal sender As Object, ByVal e As TouchFrameEventArgs) Dim i As Integer = 0 '处理每一个点 For Each p As TouchPoint In e.GetTouchPoints(Nothing) Select Case p.Action '当动作为点选 Case TouchAction.Down '建立新Stroke NewStroke(i) = New System.Windows.Ink.Stroke '加入InkPresenter1 InkPresenter1.Strokes.Add(NewStroke(i)) Case TouchAction.Move '当动作为移动 '将每一个点加入Stroke NewStroke(i).StylusPoints.Add(New StylusPoint(p.Position.X, p.Position.Y)) End Select i += 1 Next End Sub

您会发现我们只是在触控点被按下(Down)时,建立Stroke对象,并将其加入场景上的InkPresenter1中。接着,我们只需要在每一个触控点移动时,取得触控点的每一个坐标,加入Stroke对象即可,相当轻松容易。

这边请特别注意一个状况,由于FrameReported事件一次是传回多个点,所以您会发现我们总是在For Each循环中处理这个事件,而For Each循环是依序的传入每一个点,所以您会看到在上面两个例子当中,我们都利用到数组来保留每一个点的信息,而数组的个数当然就会影响可同时处理的触控点数。

这也是我们前面所说过的,从Silverlight Touch API的角度来看,只要硬设备支持的触控点数没有上限,则Silverlight都可以抓取到,接下来就看抓取到之后要怎么处理了。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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