2、Processing:艺术与编程融合的创新工具

Processing:艺术与编程融合的创新工具

1. Processing 概述

Processing 是一个将软件概念与视觉形式、运动和交互原则相关联的系统,它将编程语言、开发环境和教学方法整合为一体。其创建目的主要有三个:一是在视觉环境中教授计算机编程基础;二是作为软件速写本,方便快速探索和完善想法;三是作为生产工具,供学生、艺术家、设计专业人员和研究人员用于学习、原型制作和生产。

Processing 语言是一种专门用于生成和修改图像的文本编程语言,它力求在清晰性和高级功能之间取得平衡。初学者只需经过几分钟的指导就能编写自己的程序,而高级用户则可以使用和编写具有附加功能的库。该系统有助于教授许多计算机图形和交互技术,如图形绘制、图像处理、颜色模型、鼠标和键盘事件、网络通信以及面向对象编程等。此外,库还扩展了 Processing 生成声音、以不同格式发送/接收数据以及处理视频的能力。

2. 软件理念基础

2.1 软件是独特的媒介

软件具有独特的品质,能够表达其他媒介无法表达的思想和情感。它需要自己的术语和话语体系,不应参照电影、摄影和绘画等先前媒介进行评估。历史表明,油画、相机和电影等技术改变了艺术实践和话语,虽然新技术不一定能提升艺术水平,但能实现不同形式的交流和表达。软件在艺术媒介中占据独特地位,因为它能够产生动态形式、处理手势、定义行为、模拟自然系统,并整合声音、图像和文本等其他媒介。

2.2 每种编程语言都是独特的材料

不同的材料适用于不同的任务,编写软件也是如此。抽象动画师和程序员 Larry Cuba 表示,每种编程语言都能让用户表达某些想法,但也会限制表达其他想法的能力

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值