22、多文档界面(MDI)文本编辑器开发指南

多文档界面(MDI)文本编辑器开发指南

1. 引言

在开发应用程序时,对于窗口大小和位置的控制往往需要手动编写代码。而多文档界面(MDI)方法可以解决这些问题,并且相较于单文档界面(SDI)或运行多个应用程序实例,MDI 具有许多优势,如资源占用少,能让用户更方便地排列文档窗口等。不过,MDI 也存在一个小缺点,即不能使用 Alt+Tab(Mac OS X 系统下为 Command+Tab)在窗口间切换,但通常程序员会实现一个窗口菜单来解决这个问题。

2. MDI 应用程序开发关键

创建 MDI 应用程序的关键在于创建一个自定义的小部件子类,该子类能自行处理加载、保存和清理等操作。应用程序将这些小部件放置在 MDI“工作区”中,并将特定于小部件的操作传递给它们。

3. 文本编辑器示例

我们将创建一个 MDI 文本编辑器,其功能与之前的 SDI 文本编辑器类似。以下是该编辑器开发的详细内容:

3.1 自定义 TextEdit 小部件

每个文档通过自定义的 TextEdit 小部件实例进行展示和编辑,它是 QTextEdit 的子类。该小部件设置了 Qt.WA_DeleteOnClose 属性,拥有一个文件名实例变量,可加载和保存指定的文件。当小部件关闭时,其关闭事件处理程序会提示用户保存未保存的更改。其源代码位于 chap09/textedit.py 模块中。

3.2 主窗口类初始化

以下是主窗口子类 MainWindow 的初始化代码:

class MainWind
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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