4、图形绘制基础:坐标系统与几何元素

图形绘制基础:坐标系统与几何元素

1. 引言

在数字绘图领域,理解坐标系统和掌握各种几何元素的绘制方法是至关重要的。通过代码绘制图形,需要精确指定每个元素的位置和属性。下面将详细介绍绘图所需的坐标系统、基本几何元素的绘制函数以及相关的属性设置。

2. 坐标系统与窗口设置

2.1 屏幕与像素

计算机屏幕由许多小的发光元素——像素组成,不同的屏幕具有不同的尺寸和分辨率。例如,常见的笔记本电脑屏幕有 2,304,000 像素(1920 宽 × 1200 高),平板显示器有 3,686,400 像素(2560 宽 × 1440 高),而较旧的显示器则有 786,432 像素(1024 宽 × 768 高)。与纸张等物理媒介相比,屏幕的视觉分辨率可能较低,但屏幕具有可以每秒多次更改图像的优势。

2.2 显示窗口大小设置

使用 size() 函数可以控制显示窗口的大小,该函数有两个参数,分别设置窗口的宽度和高度。示例代码如下:

// Draw the display window 120 pixels 
// wide and 200 pixels high 
size(120, 200);
// Draw the display window 320 pixels 
// wide and 240 pixels high 
size(320, 240);
// Draw the display window 200 pixels 
// wide and 200 pixels high 
size(2
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。
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