93、WPF自定义元素与Windows Forms交互全解析

WPF自定义元素与Windows Forms交互全解析

1. WPF自定义绘制元素

在WPF中,大多数元素通过组合(composition)来创建其视觉外观。也就是说,一个典型的元素是由其他更基础的元素构建而成。例如,用户控件的复合元素使用标记定义,其处理方式与自定义窗口中的XAML相同;自定义控件的视觉树通过控件模板定义;创建自定义面板时,无需定义任何视觉细节,复合元素由控件使用者提供并添加到Children集合中。

这与Windows Forms等早期用户界面技术不同。在Windows Forms中,一些控件使用Windows API的User32库进行自绘制,大多数自定义控件则依赖GDI+绘图类从头开始渲染。由于Windows Forms不提供可直接添加到用户界面的高级图形基元(如WPF的矩形、椭圆和路径),任何需要非标准视觉外观的控件都需要自定义渲染代码。

但组合方式也有其局限性,最终还是需要某些类来负责绘制内容。在WPF中,这个过程通常发生在元素树的较底层。在典型的窗口中,渲染由单个文本、形状和位图完成,而非高级元素。

1.1 OnRender()方法

要进行自定义渲染,元素必须重写从基类UIElement继承的OnRender()方法。OnRender()方法并不一定替代组合方式,有些控件使用OnRender()绘制视觉细节,再通过组合将其他元素层叠在其上。例如,Border类在OnRender()方法中绘制边框,Panel类在OnRender()方法中绘制背景。这两个类都支持子内容,子内容会渲染在自定义绘制的细节之上。

OnRender()方法接收一个DrawingContext对象,该对象提供了一组用

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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