3DS浏览器(2)--之改进(居中显示)

本文介绍了一种使3DS模型在OpenGL环境下居中显示的方法,并通过调整放大倍数来适应不同窗口尺寸。此外,还讨论了从solidworks转换而来的3DS模型可能存在的问题。

接前面本来要实现第3种方法:

原理也不复杂,在内存释放 t3DModel 占用空间,析构 CLoad3DS 的实例 gothicLoader

由于对 c++ 的类不熟悉,可以说一窍不通,只能以后再说,再说真的实现了对效果是一样的,可能更不好,下次点击又要重新加载。


现在先对前面的简单改进一下:

1、在屏幕居中显示:

把前面我们做好的 void zhong(GLvoid) 的加到这里,由于这个窗口不是opengl 创建的,哪个放大倍数要稍修一下,看代码:

//模型居中显示
void zhong(GLvoid)
{
	//遍历模型的对象,遍历对象顶点,找到x,y,z的最小,最大值,计算模型外框大小,长,宽,高
	//然后计算xyz放大倍数


	float xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,t;
	xmin=ymin=zmin=9999999.0;//设置一个很大的值
	xmax=ymax=zmax=-9999999.0;//设置一个很小的值

   
   //遍历模型中的所有对象
   for(unsigned int i=0;i<gothicModel->pObject.size();i++)
	{
		//printf("第%d个对象的顶点个数:%d\n",i,gothicModel->pObject[i].numOfVerts);
		NBVector3 *pVerts;      // 对象的顶点
		pVerts=gothicModel->pObject[i].pVerts;
		//遍历对象中的所有顶点
		for(int j=0;j<gothicModel->pObject[i].numOfVerts;j++)
		{	
			//比较大小,留下最小和最大值
			t=pVerts->x;
			xmin=(t<xmin)?t:xmin;
			xmax=(t>xmax)?t:xmax;

			t=pVerts->y;
			ymin=(t<ymin)?t:ymin;
			ymax=(t>ymax)?t:ymax;

			t=pVerts->z;
			zmin=(t<zmin)?t:zmin;
			zmax=(t>zmax)?t:zmax;
			pVerts++;//下一个顶点
		}
	
	}
	
	float xm,ym,zm,b;
	xm=xmax-xmin;ym=ymax-ymin;zm=zmax-zmin;//宽度(x差值)高度(y差值)深度(z差值)

	b=1.0/max(max(xm,ym),zm)*10;//放大倍数

	gothicTrans[3]=gothicTrans[4]=gothicTrans[5]=b;//设置放大倍数	
	//移到屏幕中央
	gothicTrans[0]=-(xmin+(xmax-xmin)/2)*b;
	gothicTrans[1]=-(ymin+(ymax-ymin)/2)*b;
	gothicTrans[2]=-(zmin+(zmax-zmin)/2)*b-20;


}

并把这个放到:

					if(bf==true){
						gothicModel=&me3ds[i].Model;//显示指向
					}
					else{
						
						loadNameModel(szBuffer);
					}
					zhong();//这里,不论是否新加载,还是原有,都需要
效果出来了:


如果第二次点击就快多了

2、改双击为单击:

双击手累

          if (LOWORD (wParam) == ID_LIST && HIWORD (wParam) == LBN_SELCHANGE  )// 双击(LBN_DBLCLK)-> 改变 单击

之于旋转,还要考虑旋转中心的问题,以后再加吧

注:

有 house_back.3ds 模型加载时会出错,点忽略就可以了,这个要在CLoad3DS.cpp改了

有个建模的朋友说:这是solidworks建的模型转化成的3ds格式!



基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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