Windows Message Handling--Subclassing 子类化

本文介绍了Windows消息处理中子类化技术的应用方法,包括SDK和MFC两种方式的具体实现步骤,并简要提及了消息反射的概念。

Subclassing is a technique that allows an application to intercept and process messages sent or posted to a particular window before the window has a chance to process them. This is typically done by replacing the Window Procedure for a window with application-defined window procedure.

子类化是一种允许应用程序在窗口处理发送或投递到它的消息之前进行拦截和处理的技术。这通常通过用自定义的窗口过程替换原来的窗口过程来实现。

这是Windows Message Handling - Part 4上的一段话,看过之后感觉这个功能挺不错。遂记之如下:

 

文中介绍了子类化的两种情况

SDK方式:

1、创建新的窗口处理函数NewWNDPROC 在新的窗口处理函数中做出特别的处理,之后把其余的交给旧窗口函数处理。使用CallWindowProc函数。

2、用新的窗口函数代替旧的窗口函数,并保存旧的,如使用SetWindowLong函数。

 

MFC方式: mfc方式需要创建目标父类的子类,并在其中改写感兴趣的消息函数。

一种方式是使用自定义子类直接关联父类控件

另外一种方式是生成子类对象实例,并调用对应的CWnd::SubclassWindow或CWnd::SubclassDlgItem函数。

 

除此之外,作者还提到了消息反射的问题,可惜作者没有详细解释。

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: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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