23、图形画布使用指南

图形画布使用指南

在图形绘制和可视化的领域中,有许多工具和方法可以帮助我们创建各种类型的图形和图表。本文将详细介绍一些常用的图形画布类及其使用方法,包括图形导出、标签和键的设置、几何图元的绘制、特殊符号的显示,以及不同类型画布的特点和应用场景。

1. 图形导出

在绘制完图形后,我们通常需要将其导出为不同的文件格式,以便在其他地方使用。以下是一些常见的导出方法:
- 导出为不同格式 :可以使用 export() 方法将图形导出为不同的文件格式,如EPS、PNG、JPG、PDF和SVG等。示例代码如下:

>>> c1.export('file.eps') # create an EPS file
>>> c1.export('file.png') # create an PNG file
>>> c1.export('file.jpg') # create a JPG file
>>> c1.export('file.pdf') # create a PDF file
>>> c1.export('file.svg') # create a SVG file
  • 通过菜单导出 :如果不确定使用哪种文件扩展名,可以查看[File]-[Export]菜单,该菜单可以提供一些支持的图形格式的信息。也可以使用该菜单将图形导出为图像,而无需在脚本中调用 export()
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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