flash CS3 ImageEffect组件

AS3 ImageEffect组件介绍
[AS3]我的第一个Flash CS3组件—ImageEffect组件
【组件版本】:0.1
【功能简述】:ImageEffect组件是用来对Bitmap图片对象进行“马赛克,模糊,锐化,浮雕”等特效处理的纯代码组件。目前只有四个图片特效,以后将不断更新和丰富特效。
【运行平台】:Flash CS3,ActionScript3,Flash Player 9 +
【功能演示】:
【调用接口】:类路径为com.klstudio.images.ImageEffect。
    1、public static function mosaic(image:Bitmap,distance:uint=5):void
        功能:马赛克处理;
        参数:image为需要处理图片对象;
                    distance为马赛克强度(取值>= 2)。
    2、public static function blur(image:Bitmap,blurX:uint=4,blurY:uint=4):void
        功能:模糊处理;
        参数:image为需要处理图片对象;
                    blurX为水平模糊量;
                    blurY为垂直模糊量;
    3、public static function emboss(image:Bitmap,direction:String = null):void
        功能:浮雕处理;
        参数:image为需要处理图片对象;
                    direction为浮雕方位。
                    取值列表:
                        ImageEffect.DIRECTION_BOTTOM 表示正下方;
                        ImageEffect.DIRECTION_BOTTOM_LEFT 表示左下方;
                        ImageEffect.DIRECTION_BOTTOM_RIGHT 表示右下方;
                        ImageEffect.DIRECTION_LEFT 表示正左方;
                        ImageEffect.DIRECTION_RIGHT 表示正右方;
                        ImageEffect.DIRECTION_TOP 表示正上方;
                        ImageEffect.DIRECTION_TOP_LEFT 表示左上方(这个是默认值);
                        ImageEffect.DIRECTION_TOP_RIGHT 表示右上方;
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashzujianxuexi/1376.html
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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