23、Cocoa开发中的窗口、面板与控制器使用指南

Cocoa开发中的窗口、面板与控制器使用指南

1. Cocoa应用的窗口特性

在Cocoa开发里,和其他一些GUI工具包不同,创建新应用时无需对应用类和窗口类进行子类化。Cocoa能实现应用的模型、视图和控制器部分的真正分离。窗口只需知道如何显示自身,并为其视图提供图形上下文。而应用运行时窗口的相关操作,如从nib文件加载、在屏幕上拖动或被用户关闭等,通常由窗口的委托对象(即控制器)处理。

  • 输入处理

    • 鼠标输入 :NSWindow除了为视图提供显示框架,还处理来自鼠标和键盘的用户输入。在NSWindow中的任何鼠标操作(点击、拖动、移动、释放等)都会触发NSWindow中的一个方法,该方法会在其内容中找到合适的视图对象,并在该视图中调用相同的方法。这是因为NSWindow和NSView都继承自NSResponder,处理这些事件的方法在NSResponder中定义。
    • 键盘输入 :当用户按下或释放键盘上的键时,应用会调用应用“关键窗口”(即当前具有键盘焦点的窗口,通常是用户最后点击的窗口)中的一个方法,该方法会确定当前哪个视图具有键盘焦点,并将责任传递过去,在聚焦的视图中调用相同的方法。
  • NSWindow与NSPanel的选择

    • 若无需修改窗口的基本外观,可使用NSWindow或其子类NSPanel来显示应用中的控件和其他视图。应用的核心元素通常放在NSWindow中,而N
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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