28、Silverlight导航与图形绘制全解析

Silverlight导航与图形绘制全解析

1. 导航应用基础

导航应用的基本结构较为简单。页面顶部有一个页眉,左侧有一组用于导航的链接按钮,其下方是执行导航的框架(Frame)。页面通过UriMapper进行映射,并放置在名为Views的项目子文件夹中。

Silverlight仅自带一种导航模板,不过Silverlight团队在 此链接 发布了更多模板,这些模板调整了链接按钮的视觉样式和位置。未来,还能在 Expression社区画廊 找到第三方开发者创建的更多模板。

实现从单页显示到真正应用的转变,可以采用一系列技术:
- 简单内容隐藏和交换技术 :具有无限的灵活性,可模拟导航。
- ChildWindow :能创建弹出窗口,覆盖在应用的其他部分之上。
- Frame和Page类以及内置导航系统 :支持历史记录跟踪和深度链接等功能。

2. 2D图形绘制基础

Silverlight的2D绘图支持是许多复杂功能的基础,如自定义绘制控件、交互式图形和动画等。即便不打算为应用创建自定义图形,也需扎实掌握其绘图基础知识,用于添加专业且直观的效果,以及为图形添加交互性。

Silverlight支持WPF中相当多的绘图功能子集。可以探

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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