32、高级绘图主题与Core Animation入门

贝塞尔曲线绘制与Core Animation入门

高级绘图主题与Core Animation入门

1. 贝塞尔曲线界面设置

首先,我们要对贝塞尔曲线相关的界面进行设置。将界面上的两个标签改为 “X1:” 和 “Y1:”,并为表单中的每个单元格创建绑定。具体操作是将每个单元格的 Value 属性分别绑定到 CurveEdit_AppDelegate 对象,使用的模型键路径为 cp1X 和 cp1Y。接着,复制 NSForm 并将其放置在第一个的右侧,这个新表单用于显示第二个控制点的值,所以将其标签重命名为 “X2:” 和 “Y2:”,并设置类似的绑定,不过使用 cp2X 和 cp2Y 作为键路径。

完成这些设置后,参考相关示例进行布局调整,调整窗口大小以适应添加的内容。保存工作,回到 Xcode 构建并运行项目,确保此时没有错误。此时运行的应用程序只能让你编辑四个文本字段,但后续我们会进行改进。

2. 曲线视图类的基础设施搭建

2.1 定义属性

在 CurveView 类中,我们需要跟踪两个控制点,将其设置为四个浮点型变量,并通过属性进行访问。同时,为了让 GUI 能根据渲染大小进行缩放,我们设置固定的边界,确保曲线始终绘制在平面上 (0,0) 到 (1,1) 的正方形区域内,并在周围留出一些额外空间。以下是相关代码:

// CurveView.h:
#import <Cocoa/Cocoa.h>
@interface CurveView : NSView {
    NSRect myBounds;
    CGFloat cp1X;
    CGFloat cp1Y;
    CGFloat
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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