KeyDown,KeyPress 和KeyUp 之区别

本文详细解析了键盘事件的触发顺序,探讨了KeyDown、KeyPress和KeyUp之间的区别,并提供了如何捕获特定按键及系统组合键的方法。

转自:http://www.cnblogs.com/stan0714/archive/2008/10/12/1309573.html

 

1.这三个事件的顺序是怎么样的?

2.KeyDown 触发后,KeyUp是不是一定触发?

3.三个事件的定义

4.KeyDown、KeyUp 和KeyPress 之间的区别

5.如何区分是否按的是小键盘?

6.PrScrn按键三个事件能够捕获吗?

7.{菜单键}和{开始键}KeyPress能够捕获吗?

(一)键事件按下列顺序发生:

KeyDown

KeyPress

KeyUp

(二)KeyDown触发后,不一定触发KeyUp,当KeyDown 按下后,拖动鼠标,那么将不会触发KeyUp事件。

(三)定义
 KeyDown:在控件有焦点的情况下按下键时发生。 
 KeyPress:在控件有焦点的情况下按下键时发生。(下面会说和KeyDown 的区别)
 KeyUp:在控件有焦点的情况下释放键时发生。
(四)KeyPress 和KeyDown 、KeyPress之间的区别
 1.KeyPress主要用来捕获数字(注意:包括Shift+数字的符号)、字母(注意:包括大小写)、小键盘等除了F1-12、SHIFT、Alt、Ctrl、Insert、Home、PgUp、Delete、End、PgDn、ScrollLock、Pause、NumLock、{菜单键}、{开始键}和方向键外的ANSI字符KeyDown 和KeyUp 通常可以捕获键盘除了PrScrn所有按键(这里不讨论特殊键盘的特殊键)
 2.KeyPress 只能捕获单个字符KeyDown 和KeyUp 可以捕获组合键。
 3.KeyPress 可以捕获单个字符的大小写
 4.KeyDown和KeyUp 对于单个字符捕获的KeyValue 都是一个值,也就是不能判断单个字符的大小写。
 5.KeyPress 不区分小键盘和主键盘的数字字符。KeyDown 和KeyUp 区分小键盘和主键盘的数字字符。
 6.其中PrScrn 按键KeyPress、KeyDown和KeyUp 都不能捕获。

(五)系统组合键的判定

在使用键盘的时候,通常会使用到CTRL+SHIFT+ALT 类似的组合键功能。对于此,我们如何来判定?

通过KeyUp 事件能够来处理(这里说明一下为什么不用KeyDown,因为在判定KeyDown的时候,CTRL、SHIFT和ALT 属于一直按下状态,然后再加另外一个键是不能准确捕获组合键,所以使用KeyDown 是不能准确判断出的,要通过KeyUp 事件来判定 )

这里简单的列举出CTRL+其它键的组合判定代码:

private void Form3_KeyUp(object sender, KeyEventArgs e)
        {
            if (e.Control)
            {
                MessageBox.Show("KeyUp:Ctrl+" + e.KeyValue.ToString());
            }
        }

 

(六)捕获PrScrn按键事件

 通过一种钩子的方式可以判定PrScrn 按键事件,钩子可以获取任何键盘事件。

     这里给出CodeProject 上面的开源代码的解决方案。大家有兴趣自己研究吧:)。

 

Global System Hooks in .NET

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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