VC实现波形不闪烁动态绘图

一、程序运行时波形效果

 

  二、在信号处理中,通常需要把采集信号的实时波形显示出来。 如果直接在屏幕上动态绘图的话,会出现闪烁现象,为了克服这个问题,本文采用的就是先在内存绘图,然后再拷贝到屏幕,从而实现动态绘图而不闪烁。详细介绍如下:

  2.1 首先在头文件中定义以下私有变量,并在对话框资源中放置一个picture控件

  private:

  CDC *pDC; //屏幕绘图设备

  CDC memDC; //内存绘图设备

  int m_High; //绘图起点

  int m_Low; //绘图终点

  int m_lCount[1024]; //数据存储数组

  int m_now; //记录波形当前点

  2.2 在实现文件中初始化变量,并设置定时器

  BOOL CDrawTest::OnInitDialog()?

  {

  CDialog::OnInitDialog();

  // TODO: Add extra initialization here

  m_Low = 0;

  m_High = 1024;

  m_now =0;

  SetTimer(1,100,NULL);

  return TRUE; // return TRUE unless you set the focus to a control

  // EXCEPTION: OCX Property Pages should return FALSE

  }

  2.3 在定时器里创建内存绘图设备,并调用绘图函数在内存设备中绘图,绘图完毕后把内存设备中图拷贝到屏幕

  void CDrawTest::OnTimer(UINT nIDEvent)

  {

  // TODO: Add your message handler code here and/or call default

  CRect rect;

  // 获取绘制坐标的文本框

  CWnd* pWnd = GetDlgItem(IDC_COORD);

  //获得对话框上的picture的窗口句柄

  pWnd->GetClientRect(&rect);

  // 指针

  pDC = pWnd->GetDC();

  pWnd->Invalidate();

  pWnd->UpdateWindow();

  //内存绘图

  CBitmap memBitmap;

  CBitmap* pOldBmp = NULL;

  //创建内存绘图设备

  memDC.CreateCompatibleDC(pDC);

  memBitmap.CreateCompatibleBitmap(pDC,rect.right,rect.bottom);

  pOldBmp = memDC.SelectObject(&memBitmap);

  memDC.BitBlt(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom,pDC,0,0,SRCCOPY);

  //自定义绘图函数,详细见源程序

  DrawWave(&memDC);

  //把内存绘图拷贝到屏幕

  pDC->BitBlt(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom,&memDC,0,0,SRCCOPY);

  memDC.SelectObject(pOldBmp);

  memDC.DeleteDC();

  memBitmap.DeleteObject();

  CDialog::OnTimer(nIDEvent);

  }

转自http://c.chinaitlab.com/vc/917462.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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