自定义点击图标


//获取布局文件中的容器
relat=(RelativeLayout)findViewById(R.id.relat);
//创建DrawView组件
DrawView dv=new DrawView(getApplicationContext());
//设置自定义组件的最大宽度、高度
dv.setMinimumHeight(400);
dv.setMinimumWidth(200);
//添加到容器中
relat.addView(dv);

//自定义画圆
public class DrawView extends View{
   private float cx=50;
   private float cy=50;
   //构造方法
   public DrawView(Context context) {
      super(context);
   }
   public DrawView(Context context, AttributeSet attrs) {
      super(context, attrs);
      // TODO Auto-generated constructor stub
   }

   //重写OnDraw方法
   @Override
   protected void onDraw(Canvas canvas) {
      super.onDraw(canvas);
      //创建画笔
      Paint p=new Paint();
      //设置画笔的颜色
      p.setColor(Color.YELLOW);

      //绘制一个球
      canvas.drawCircle(cx, cy, 50, p);
      /*//文本
        canvas.drawText("自定义文本", 200, 330, p);
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.mipmap.ic_launcher);
        //图片
        canvas.drawBitmap(bitmap, 250, 300, p);*/
   }
   //触碰事件的处理方法
   @Override
   public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
      cx=event.getX();
      cy=event.getY();
      //通知当前组件重绘自己
      invalidate();
      //返回true:表示该处理方法已经处理该事件
      return false;
   }

}



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,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 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、机器人控制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应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值