13、对话框与主窗口开发全解析

对话框与主窗口开发全解析

1. 对话框的类型与应用

在软件开发中,对话框是与用户交互的重要元素。对话框可分为三种类型:
- 简单对话框(Dumb Dialogs) :创建简单,适用于进行部件级别的验证。通常以模态方式使用,与应用逻辑松散耦合,便于通用化。但使用简单对话框常导致程序员的挫败感,往往需要重写为标准或智能对话框,不过在仅需一两个值且内置的 QInputDialog 静态对话框不适用的简单情况下仍可使用。
- 标准对话框(Standard Dialogs) :是一种折中的选择,避免了简单对话框的局限性和智能对话框的高维护成本。
- 智能对话框(Smart Dialogs) :通过传入数据结构(如格式字典)和调用者的更新方法(如 refreshTable() ),与调用者紧密耦合。这种对话框功能强大,但维护工作相对较多。

对话框还可分为模态和非模态两种使用方式。模态对话框编程简单,能阻止与对话框父窗口及其兄弟窗口的其他交互,降低数据被意外更改的风险。非模态对话框则受部分用户青睐,尤其在用户想尝试多种选项后再做决定时非常方便。若模态对话框提供预览功能,也可用于此目的,如字体对话框常为模态,并显示反映用户字体设置的示例文本。

2. 对话框的验证策略

有两种验证策略:事后验证(Post-mortem)和预防性验证(Preventative)。预防性验证在用户输入时进行,结合行编辑验证器、最大长度属性和输入掩码等,能提供大部分所需的验证。但当因表单其他设置导

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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