3、Processing编程入门:基础与实践

Processing编程入门:基础与实践

1. Processing概述

Processing是一款强大的编程环境,用于创建交互式图形、动画和其他可视化程序。它支持Linux、Macintosh和Windows等多种操作系统。以下是使用Processing的基本步骤:
- 下载与安装 :打开网页浏览器,访问 www.processing.org/download ,根据你的操作系统点击相应的下载链接。
- 开发环境介绍 :Processing开发环境(PDE)包含文本编辑器、消息区域、文本控制台、文件管理标签、常用操作工具栏和一系列菜单。运行程序时,会打开一个名为显示窗口的新窗口。

2. 开发环境详解
  • 文本编辑器 :用于编写代码,具备剪切、粘贴、搜索和替换文本等功能。
  • 消息区域 :在保存和导出时提供反馈,并显示错误信息。
  • 文本控制台 :显示Processing程序的文本输出,包括完整的错误消息以及使用 print() println() 函数输出的文本。
  • 工具栏按钮
    • 运行 :编译代码,打开显示窗口并运行程序。
    • 停止
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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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