从新浪微博的发布魔法表情学到的

本文介绍了一个使用JavaScript控制Flash动画播放的实例,通过按钮实现动画的开始、停止和重置功能,并实时显示当前帧数比例。
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<script type="text/javascript" src="js/swfobject.js"></script>
<script type="text/javascript" src="js/jquery.js"></script>
<div id="aini"></div><br />
<button id="btn">开始播放</button>
<button id="stop">停止播放</button>
<button id="rewind">重置</button>
<script>
$(function() {
	var flashParams = {
			id: "view_ani",
            quality: "high",
            allowScriptAccess: "always",
            wmode: "transparent",
            allowFullscreen: true,
            allownetworking: "internal",
            play:false
	};
	swfobject.embedSWF('swf/2.swf', 'aini', "440", "360", "10.0.0", null,null, flashParams);
	var timer;
	$("#btn").click(function() {
		var swf = swfobject.getObjectById('aini');
		swf.Play();
		timer = setInterval(function() {
			var CurrentFrame = swf.CurrentFrame();
			var totalFrame; 
				try{
					totalFrame = swf.TotalFrames();
				}catch(e) {
					totalFrame = swf.TotalFrames;
				}
			console.log((CurrentFrame * 100 / totalFrame).toFixed(2));			
		} , 1000);
	});
	$("#stop").click(function() {
		clearInterval(timer);
		var swf = swfobject.getObjectById('aini');
		swf.StopPlay();
	});
	$("#rewind").click(function() {
		clearInterval(timer);
		var swf = swfobject.getObjectById('aini');
		swf.Rewind();
	});
	
});
</script>
</body>
</html>
 
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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