笔式鼠标设想

本文提出了一种创新的笔式鼠标设计概念,利用滚球代替传统鼠标的移动方式,通过改变握笔姿势来控制鼠标键的位置,使得用户能在更多场景下便捷地操作鼠标,特别是在进行演示或讲解时。

鼠标手的问题已经很严重了,还好,人体工程学也有很大进展。不过我还没用上O(_)O哈!我自己突然间想到一个东西,没有很大意义,但也算一个。笔式鼠标,把鼠标做成笔状。

用滚球相对于光线的运动代替现在鼠标在桌面上的运动,正常握笔姿势的食指处为左键,拇指出为右键。为了适应不同人的不同握笔姿势,鼠标键安装在一个槽状导轨中,用户可根据自己的握笔习惯调整鼠标键位置。无线发射装置更能方便用户使用。

这样用户可以在更多位置滚动光标,包括屏幕,这样便于平时给别人讲解时的鼠标使用。

 

 

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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