4、探索 Excel VBA 编程:宏修改与 Visual Basic 编辑器入门

探索 Excel VBA 编程:宏修改与 Visual Basic 编辑器入门

1. 宏的修改

在 Excel 中,我们创建的宏虽然能节省将公式转换为值的时间,但也存在一定风险。执行该宏后,无法使用“编辑”➪“撤销”命令,若误执行,就无法将值恢复为原始公式。

为降低这种风险,我们可以对宏进行小修改,在公式转换为值之前提示用户确认。具体操作步骤如下:
1. 在 VBE 中激活 Module1。
2. 将光标置于 Selection.Copy 语句开头。
3. 按 Enter 键插入新行,然后输入以下 VBA 语句:

Answer = MsgBox("Convert formulas to values?", vbYesNo)
If Answer <> vbYes Then Exit Sub

为使新语句与现有语句对齐,在输入新语句前按 Tab 键。缩进文本可选,但能让宏更易读。

这些新语句会使 Excel 显示一个带有“是”和“否”按钮的消息框。用户的选择会存储在变量 Answer 中。若 Answer 不等于“是”,Excel 将退出子程序,不执行后续操作。

激活工作表并测试修改后的宏。若要测试,可能需在工作表中添加更多公式。按 Alt + F11 可在 Excel 和 VBE 之间切换。点击“否”按钮会取消宏,所选区域的公式保持不变;点击“是”,宏将继续正常执行。若觉得该宏有用,记得保存工作簿文件。

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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